Модели классификации машинного обучения назначают каждой точке в наборе данных класс. После того, как эта категоризация выполнена, как мы можем оценить точность классификации? Каковы наилучшие показатели для каждого типа набора данных? Давайте посмотрим, какие показатели доступны, что означает каждый из них и как мы можем лучше анализировать производительность модели. Алгоритмы классификации Алгоритмы контролируемого машинного обучения можно разделить на алгоритмы регрессии и..

Осваивайте метрики оценки модели для классификации простым и интуитивно понятным способом. Введение При построении модели машинного обучения важно оценить, насколько хорошо модель работает с данными, на которых она обучалась, и с новыми данными. Метрики оценки модели помогают нам понять, насколько хорошо работает наша модель и где она может допускать ошибки. В этой статье мы рассмотрим различные метрики оценки модели, которые обычно используются в моделях классификации...

Наука о данных Алгоритм геометрического среднего для набора данных IRIS В этой статье мы рассмотрим алгоритм обучения среднему геометрическому для классификации набора данных цветов IRIS. Класс в данном случае - это вид, и это то, что нужно прогнозировать. Вот схема общих шагов: Перед тем, как попробовать алгоритм, выполните шаги предварительной обработки. Произведите случайный выбор набора данных, а затем разделите его на набор данных для обучения и тестирования. Вы..

ПУТЕВОДИТЕЛЬ НАИВНЫХ ЗАЛИВ Как улучшить наивный байесовский метод? Раздел 3: Настройка модели в Python Ссылка Как реализовать наивный байесовский метод? Раздел 2: Построение модели на Python , прежде чем продолжить… [10] Определение параметров поиска по сетке param_grid_nb = { 'var_smoothing': np.logspace(0,-9, num=100) } var_smoothing - это расчет стабильности для расширения (или сглаживания) кривой и, следовательно, для учета большего количества выборок,..

В рамках самостоятельного исследования я выбрал формулировку задачи Предсказание вредоносного ПО Microsoft от Kaggle, онлайн-сообщества специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению, которое проводит различные соревнования для решения реальной проблемы. с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом блоге я объясню вам, как я подошел к проблеме и решил эту проблему с помощью классических алгоритмов машинного обучения. Содержание:..

В последних 7 проектах мы реализовали один и тот же проект с использованием разных алгоритмов классификации, а именно - Логистическая регрессия , KNN , SVM , Kernel SVM , Наивный байесовский , Дерево решений и Случайный лес . Причина, по которой я написал отдельную статью для каждого алгоритма, состоит в том, чтобы понять интуицию, лежащую в основе каждого алгоритма. # 100DaysOfMLCode # 100ProjectsInML В реальном сценарии, когда перед нами возникает проблема, мы не можем..