Полный Пайплайн (Pipeline) || Машинное Обучение

Описание: Промпт Инженеринг PRO (ChatGPT, Deepseek, Арт, Видео, Музыка)
https://stepik.org/a/193870/pay?promo... Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
https://stepik.org/a/196646/pay?promo... Если не можешь напрямую покупать со Stepik, заказывай отсюда:
https://avecoders.github.io/ave-coder... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: https://stepik.org/a/193579/pay?promo... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: https://stepik.org/a/193579/pay?promo... Курс: "Поколение Трансформеров": Нейросети для Естественного Языка (NLP)
Вне Свифта (Россия, Беларусь): https://stepik.org/a/175490
Свифт (Все остальные): https://avecademy.teachable.com/p/01596f

Практический Курс по Python:
Stepik: https://stepik.org/a/126242
Udemy: https://www.udemy.com/course/avecoder...

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): https://colab.research.google.com/dri...

Разведочный анализ данных:    • Разведочный Анализ Данных (Exploratory Dat...  
Категориальные признаки:    • КАТЕГОРИАЛЬНЫЕ ПРИЗНАКИ (Разведочный Анали...  
Метрики и Кросс-Валидация:    • Разделение Данных и Метрики || Машинное Об...  
Переобучение, Недообучение:    • Необходимая Теория (Часть 1) || Машинное О...  
Гиперпараметры, Регуляризация:    • Необходимая Теория (Часть 2) ||  Машинное ...  

#авекодер #машинноеобучение #datascience

Telegram: https://t.me/avecoder_ru
VK: https://vk.com/avecoder
Instagram:   / avemundi  

Поддержи проект:
https://www.donationalerts.com/r/avec...
paypal.me/avecoder
  / avecoder  

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!