Полный Пайплайн (Pipeline) || Машинное Обучение

Курс: “Поколение Трансформеров“: Нейросети для Естественного Языка (NLP) Вне Свифта (Россия, Беларусь): Свифт (Все остальные): Практический Курс по Python: Stepik: Udemy: Аве Кодер! Пришло время использовать весь арсенал полученных знаний и построить пайплайн (pipeline) целиком. Мы подгрузим данные, почистим их, разделим на тренировочный, валидационный и тестовый наборы, сохраним их для дальнейшего использования, а затем возьмем модель Случайного Леса (Random Forest) и проведем к-кратную перекрестную валидацию (k-fold cross-validation) на тренировочном наборе, затем используя GridSearchCV мы выберем три набора гиперпараметров показавших лучший результат. Далее, мы испытаем три модели с выбранными гиперпараметрами на валидационном наборе и используя метрики accuracy, precision, recall мы отберем модель с лучшими показателями. И в финале - прогонем ее на тестовом наборе, чтобы получить окончательные результаты. Код (GoogleCollab): Разведочный анализ данных: Категориальные признаки: Метрики и Кросс-Валидация: Переобучение, Недообучение: Гиперпараметры, Регуляризация: #авекодер #машинноеобучение #datascience Telegram: VK: Instagram: Поддержи проект: BTC: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4 ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB История Технологий: АвеТех ______________________ Аве Кодер! Меня зовут V и я магистр Искусственного Интеллекта из Великобритании. Здесь на канале ты найдешь только качественные туториалы, подкасты, советы и все такое прочее, а на соседнем канале Аве Тех, есть еще и истории из мира технологий, путешествия по интересным местам и интервью с специалистами из разных тех областей. Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!