В этой статье вы интуитивно узнаете, как работают метрики R2 и Adjusted-R2. R2 широко используется в качестве оценочной метрики для задач регрессионного машинного обучения. Он выясняет, какая часть дисперсии целевого признака (зависимого признака) может быть объяснена моделью машинного обучения (модель в основном является функцией независимых признаков). Теперь вам может быть интересно, какая польза от знания дисперсии целевого признака. Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно..

Показатели производительности модели машинного обучения уточняют производительность ваших моделей. Оценка вашей модели позволяет вам просмотреть и исправить вашу модель, если это необходимо. При построении любой модели машинного обучения показатели производительности будут нашей важной критикой. Мы должны хорошо знать метрики оценки модели, а также понимать, как они работают и какой из них является наиболее важным, который следует учитывать для разных моделей. Будет эффективнее, когда мы..

В этом блоге мы говорим о том, как предварительно обрабатывать данные и как найти лучшую модель для обучения данных, чтобы получать хорошие прогнозы на будущее. Мы используем методы регрессии, такие как дерево решений, случайный лес, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, случайный лес, SVM. НАБОР ДАННЫХ **************************************************** * Персональные наборы данных о расходах на медицинское обслуживание Загружайте..