Практический пример сквозного машинного обучения Привет, красивые люди, надеюсь, у вас все в порядке. Я тоже в порядке. Сегодня я собираюсь показать вам, как мне удалось выбросить сообщение olx и применить регрессию к этим данным. Введение в проблему: Проблема, которую мы будем решать, - это прогнозирование просмотров публикаций объявлений olx с использованием набора данных olx. Я использую утилизированный набор данных olx (который я отбросил сам), этот набор данных содержит 50 000..

Измеряйте: регрессионные показатели соответствия Метрики/меры соответствия машинного обучения могут быть довольно сложными. Вы узнаёте эту ситуацию? Вы собрали много данных и построили регрессионную модель, которая выглядит потрясающе. Он дает прогнозы для переменной, которую вы хотите предсказать. Все выглядит идеально. Но как узнать, правильно ли предсказывает ваша модель? Не ищите дальше, этот блог для вас! После подгонки регрессионной модели к набору данных важно..

Вы можете возразить, что регрессия - это один из основных статистических подходов к построению прогнозных моделей. Тем не менее, вы можете столкнуться с ситуациями, когда вас спрашивают: «Какой показатель я должен использовать для оценки точности регрессионной модели?» В этой статье я попытался ответить на этот вопрос за вас. Количественная оценка точности модели - важный шаг к обоснованию использования модели. Давайте установим очень простой факт: один из простейших методов расчета..