Дорогие друзья! Вы устали от использования традиционных линейных алгоритмов, которые с трудом обрабатывают сложные нелинейные наборы данных? Не смотрите дальше алгоритма дерева решений, который может похвастаться способностью легко ориентироваться и делать прогнозы как в линейных, так и в нелинейных структурах данных. Присоединяйтесь к 👋Parker Kittilsby и 👋me , чтобы погрузиться в мир алгоритмов дерева решений и узнать, как они используются для моделирования нелинейных отношений..

Дорогие друзья! Знаете ли вы модели логистической регрессии? Эти модели широко используются в машинном обучении для прогнозирования бинарных результатов на основе независимых переменных. В этой статье я представлю всесторонний обзор логистической регрессии, от основных концепций до показателей оценки и практических приложений. Вы готовы? Пойдем! 🚀 Логистическая регрессия Логистическая регрессия — это особый вид обобщенной линейной модели (GLM), в которой используется..

Дорогие друзья! Вы заметили препятствие на дороге, что теперь? Хотя может возникнуть соблазн просто избежать или удалить эти выбросы из вашего набора данных, чтобы очистить данные, на самом деле это может привести к систематической ошибке и исказить общую картину. 👋Джош Дейл и 👋 я покажут вам несколько методов обработки выбросов, которые могут помочь снизить риск получения неверных выводов из вашего анализа. Как обрабатывать выбросы данных Правильная обработка проблем..