Построение точных моделей - это то, на чем специалист по анализу данных занимается построением моделей. Однако при доработке модели и демонстрации результатов заинтересованным сторонам интерпретируемость модели дает представление о ее работе, а также помогает в принятии важных бизнес-решений. Важность функции - отличный инструмент, который помогает понять, какие функции больше всего помогают модели при прогнозировании. Кроме того, поскольку большинство наиболее эффективных моделей, как..

Рассматриваемые темы: Буквально случайный Гипер параметры Печать отдельных деревьев -Интересно Структура каждого дерева - важность функции Преимущества и недостатки-некоторые Привет, ребята, Закончили импорт данных, EDA и предварительную обработку и теперь думаете о том, какую модель построить для своего прогноза? Random Forest во многих случаях может помочь вам повысить уверенность в работе, которую вы так стремились выполнять. Хотя это может быть не всегда так, но во многих..

Полное руководство по интерпретации моделей с использованием Python Машинное обучение с использованием больших данных - это модное направление в бизнесе. Эти фразы позволяют синергетическому офисному разговору потратить свои деньги. За этими модными словечками стоит поистине примечательная разработка методов машинного обучения и машин, реализующих их за последнее десятилетие. Возрастающая сложность моделей позволяет машинам лучше классифицировать, маркировать и прогнозировать..

Он отвечает на один из самых примитивных вопросов, которые задают специалисты по данным об их модели. Какие функции больше всего влияют на мою модель или важность функции? Нет серебряной пули, чтобы измерить важность функции, и важность перестановки - один из часто используемых методов для этого. Он имеет следующие преимущества перед другими методами. Быстро рассчитать Легко использовать и понимать У него есть свойства, которые нам нужны для измерения важности функции...

Свен Стрингер для BigData Republic Как специалисты по обработке данных, мы часто сосредотачиваемся на оптимизации производительности модели. Однако иногда не менее важно понять, как функции нашей модели способствуют прогнозированию. К сожалению, более эффективные модели часто бывают и более непрозрачными. Существует несколько методов, позволяющих разобраться в этих моделях черного ящика. В этом посте я расскажу о нескольких методах определения важности функций, их интерпретации..

Все мои яйца в настоящее время находятся в корзине Data Science, и поэтому я стараюсь как можно больше времени собирать маленькие кусочки советов от тех, кто уже какое-то время занимается наукой о данных. В конце концов, я бы предпочел учиться на ошибках других людей, чем на своих собственных, так я смогу совершать более сложные ошибки. Есть один совет, забитый до смерти многими профессионалами. Если вы взаимодействуете с Data Scientists на ежедневной основе, я уверен, что вы слышали этот..