PROGLIB_ACADEMY Telegram 2282
🧐 Как выбрать предикторы для моделей машинного обучения

Создание успешной модели начинается с выбора правильных предикторов (фич). Но как понять, какие из них действительно важны:

1️⃣ Понимание задачи
2️⃣ Анализ данных
3️⃣ Фильтрационные методы
Используйте статистические тесты, такие как:
▪️Критерий хи-квадрат
▪️Коэффициент корреляции Пирсона
4️⃣ Жадные методы
Попробуйте алгоритмы типа Forward Selection или Backward Elimination, чтобы выбрать наиболее значимые фичи.
5️⃣ Встроенные методы
Модели, такие как Lasso Regression или Random Forest, автоматически ранжируют важность предикторов.
6️⃣ Feature Engineering
Создавайте новые признаки или комбинируйте существующие для повышения информативности.

В курсе по машинному обучению вы лучше разберетесь в ML:
🔵 Базовые модели ML и приложения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/proglib_academy/2282
Create:
Last Update:

🧐 Как выбрать предикторы для моделей машинного обучения

Создание успешной модели начинается с выбора правильных предикторов (фич). Но как понять, какие из них действительно важны:

1️⃣ Понимание задачи
2️⃣ Анализ данных
3️⃣ Фильтрационные методы
Используйте статистические тесты, такие как:
▪️Критерий хи-квадрат
▪️Коэффициент корреляции Пирсона
4️⃣ Жадные методы
Попробуйте алгоритмы типа Forward Selection или Backward Elimination, чтобы выбрать наиболее значимые фичи.
5️⃣ Встроенные методы
Модели, такие как Lasso Regression или Random Forest, автоматически ранжируют важность предикторов.
6️⃣ Feature Engineering
Создавайте новые признаки или комбинируйте существующие для повышения информативности.

В курсе по машинному обучению вы лучше разберетесь в ML:
🔵 Базовые модели ML и приложения

BY Proglib.academy | IT-курсы




Share with your friend now:
tgoop.com/proglib_academy/2282

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Hui said the messages, which included urging the disruption of airport operations, were attempts to incite followers to make use of poisonous, corrosive or flammable substances to vandalize police vehicles, and also called on others to make weapons to harm police. Step-by-step tutorial on desktop: Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. Informative The best encrypted messaging apps
from us


Telegram Proglib.academy | IT-курсы
FROM American