Untuk mengantisipasi dimulainya kursus dasar tentang Machine Learning , kami telah menyiapkan terjemahan yang menarik untuk Anda, dan kami juga menawarkan Anda untuk menonton secara gratis rekaman demo pelajaran tentang topik: "Bagaimana memulai dunia menjadi tempat yang lebih baik dengan NLP" .
pengantar
Jika Anda telah menyelesaikan setidaknya beberapa proyek Ilmu Data Anda sendiri, Anda mungkin sudah mengetahui bahwa akurasi 80% tidak terlalu buruk. Tapi untuk dunia nyata, 80% sudah tidak cocok lagi. Nyatanya, sebagian besar perusahaan tempat saya bekerja mengharapkan akurasi minimum (atau metrik apa pun yang mereka lihat) setidaknya 90%.
Oleh karena itu, saya akan berbicara tentang lima hal yang dapat Anda lakukan untuk meningkatkan akurasi secara signifikan. Saya sangat menyarankan Anda membaca kelima poin karena ada banyak detail yang mungkin tidak diketahui oleh pemula.
, , , , .
, 5 , , !
1.
, , , , . , /, , .
, , , , , . 15 80 , 80 , .
, , « »?
, / :
: , , . , , ANOVA .
K- : K- , , , K- (.. ).
: , . , , .
2.
– . – , , . , Data Science – , . , , :
DateTime , , ..
(, 100–149, 150–199, 200–249 ..)
/ . , «Iswomenor_child», True, , False .
3.
– , / . , , , .
, :
: , XGBoost, , «» . , , .
: – (PCA). .
4. Ensemble Learning
– . , .
(Ensemble Learning) – , . , , - .
- , XGBoost, AdaBoost. , , :
. () . ? « , », .
, , , 0. 4 , 1. !
5.
, , , – . , , , , .
:
class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_alpha=0.0, max_samples=None, , minimpuritydecrease, , «», ! ;)
!
, 80% 90+%. . Data Science.