ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Understanding Cooks Distance to detect influential observations

Автор: AiML Mastery Club

Загружено: 2023-08-09

Просмотров: 4236

Описание: Welcome to the fourteenth video of the series "Build your First Machine Learning Project". In this, we'll see cook's distance for outlier detection.

Notebook Link: https://github.com/machinelearningplu...

Cook’s distance, is used in Regression Analysis to find influential outliers in a set of predictor variables. In other words, it’s a way to identify points that largely impacts the observation values / predictions.

The measurement is a combination of each observation’s leverage and residual values; the higher the leverage and residuals, the higher the Cook’s distance.

So let's understand it in brief.

Chapters

0:00 Intro to Cooks Distance
1:58 First step
4:15 Second Step
9:22 Implementing in Python
14:58 Conclusion


In order to make the best out of this, please watch this series in the order in playlist: Build Your First ML Model Playlist:    • Build Your FIRST Machine Learning Project ...  

Previous Lesson:
Why mahalanobis distance is incredibly powerful for outlier detection :    • Why mahalanobis distance is incredibly pow...  

Earlier Lessons:
1. Build your first ML Project:    • Build Your FIRST Machine Learning Project ...  
2. How to Formulate ML Problem:    • Build Your First ML Project part 2:  How t...  
3. Setup Python Environment:    • Setup Python Environment using ANACONDA  
4. Jupyter Notebook Tutorial:    • Jupyter Notebook Tutorial - How to Install...  
5. What is ML Modeling:    • What is ML Modeling? (Problem statement an...  
6. Reduce the size of Pandas Dataframe:    • Reduce the memory size of Pandas Dataframe...  
7. What is EDA:    • Exploratory Data Analysis (EDA) - Use thes...  
8. How to impute missing Data:    • How to handle missing data for machine lea...  
9. Mice Imputation Algorithm:    • Multiple Imputation by Chained Equations (...  
10. How to impute missing data in categorical Variables:    • How to impute missing data in categorical ...  
11. How to Detect Outliers with Z Score:    • How to Detect Outliers with Z Score | Clea...  

Let me know in the comments section if you have any questions!

If you enjoyed this video, be sure to throw it a like and make sure to subscribe to not miss any future videos!

Thanks for watching!

#mlmodeling, #python, #machinelearning, #artificialintelligence, #pandas, #datascience

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Understanding Cooks Distance to detect influential observations

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Изолирующий лес: древовидный подход к обнаружению выбросов (с понятным объяснением)

Изолирующий лес: древовидный подход к обнаружению выбросов (с понятным объяснением)

Why mahalanobis distance is incredibly powerful for outlier detection

Why mahalanobis distance is incredibly powerful for outlier detection

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Leverage and Influential Points in Simple Linear Regression

Leverage and Influential Points in Simple Linear Regression

Numbers, Dates, and Quantities in Operations_training

Numbers, Dates, and Quantities in Operations_training

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

What's the difference between an outlier and a leverage point in regression?

What's the difference between an outlier and a leverage point in regression?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Мультиколлинеарность от А до Я | Фактор увеличения дисперсии | Предварительная обработка данных |...

Мультиколлинеарность от А до Я | Фактор увеличения дисперсии | Предварительная обработка данных |...

Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!

Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!

Как учиться быстро и самому? На примере языков  программирования.

Как учиться быстро и самому? На примере языков программирования.

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.

Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Байесовская настройка гиперпараметров | Скрытые жемчужины науки о данных

Байесовская настройка гиперпараметров | Скрытые жемчужины науки о данных

MCP vs Function Calling - Clearly Explained

MCP vs Function Calling - Clearly Explained

DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE

DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE

How to use Cook's Distance to identify outliers in linear regression in SPSS

How to use Cook's Distance to identify outliers in linear regression in SPSS

Leverage and Cook's distance

Leverage and Cook's distance

Причинно-следственная связь - ОБЪЯСНЕНА!

Причинно-следственная связь - ОБЪЯСНЕНА!

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]