Одной из основных задач при разработке модели машинного обучения является выбор оптимальных гиперпараметров модели. Гиперпараметры — это настройки, которые определяют специфику обучения алгоритма модели. В зависимости от модели они могут управлять функциями обучения, такими как то, как алгоритм перебирает решения, вычисляет внутренние функции или взвешивает прогноз. Хотя большинство моделей машинного обучения хорошо задокументированы, выбор гиперпараметров все еще может быть весьма..

Давайте разберемся с настройкой гиперпараметров Мы собираемся использовать набор данных рака молочной железы, чтобы понять GridSearchCV и RandomizedSearchCV. Во-первых, давайте узнаем, что такое гиперпараметр. Мы знаем, что существует множество алгоритмов машинного обучения, таких как машина опорных векторов (SVM), дерево решений, логистическая регрессия, линейная регрессия, случайный лес и т. д. Эти алгоритмы используются для построения моделей машинного обучения. И иногда,..

Мы все были одержимы покемонами в какой-то момент нашего детства, и я знаю, как трудно вспомнить каждого покемона (около 800!). В сериале у Эша не было этой проблемы из-за покедекса, который ему дал профессор Оук. Так почему бы не создать наш собственный крутой Pokedex ?! В этом посте я научу вас, как создать программу, которая идентифицирует различные типы покемонов, используя очень простой алгоритм машинного обучения от scikit learn. Набор данных Самая важная часть любой..

Большинство алгоритмов машинного обучения, предоставляемых scikit-learn , имеют параметры по умолчанию. Однако в большинстве задач эти параметры не обеспечивают наиболее оптимальную производительность алгоритма из-за характера проблемы, размера используемого набора данных или характера характеристик набора данных, дискретных или категориальных. Основываясь на предварительном анализе данных, GridSearchCV может помочь в поиске в пространстве параметров наиболее эффективных параметров..

Обобщение машинного обучения Обобщения моделей машинного обучения, работа с невидимыми данными (т. е. не с обучающими данными). Ниже приведены некоторые соображения: Переобучение: Переоснащение происходит, когда модель была перепроектирована. Это может произойти двумя способами: Модель обучается на слишком многих функциях: модель обучается на всех функциях, и гипотеза становится очень сложной. Модель слишком долго обучается: решение проблемы переобучения в результате..