Публикации по теме 'feature-importance'


Оценка спроса с использованием случайных лесов
Случайный лес - это совокупность деревьев решений, обучающихся методом упаковки или вставки. Набор деревьев решений строится с использованием подмножеств набора данных, а усреднение используется для повышения общей производительности. Загрузите набор данных Мы используем набор данных UCI данных о велосипеде, содержащий 16 столбцов. Набор данных доступен здесь: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset Давайте посмотрим, как мы анализируем данные в Python..
Интерпретация модели случайных лесов
Модели случайных лесов очень надежны и будут работать с большинством наборов данных. Этот пост помогает интерпретировать его вывод, что поможет нам улучшить производительность модели. Прежде чем вдаваться в подробности, если вам интересно, вы можете ознакомиться с постом, который я написал, объясняя работу случайных лесов здесь . Для целей этого поста я буду использовать набор данных Синяя книга для бульдозера . Цель здесь состоит в том, чтобы предсказать цену продажи конкретной..
Код из 2 слов для сравнения 20 моделей регрессии ML с Pycaret
Машинное обучение - это эксперименты. Даже после того, как вы хорошо разобрались с данными, никогда не помешает протестировать их с несколькими моделями и проанализировать результат, прежде чем окончательно выбрать лучшую модель для этих данных. PyCaret - это эффективный и простой ярлык, позволяющий сделать то же самое. Чтобы получить результаты 20 различных моделей регрессии, буквально нужны два слова. Конечно, то же самое верно и для классификации, кластеризации, NLP, аномалий и..
Насколько вы важны, мистер Фича?
Большинству из нас нужно интерпретировать наши модели, а не просто обучать их и хранить в памяти. И наиболее часто задаваемый вопрос: "Как мне проверить важность моей функции?" Возьмем пример из реальной жизни. Когда мы готовимся к экзаменам, мы должны пройти несколько глав по предмету. Некоторые главы имеют решающее значение (задают в 70–80% случаев), тогда как некоторые менее важны. Откуда мы это знаем? Весы!! Мы видим вес главы, глядя на предыдущие экзаменационные работы...
Методы, которые вам нужно знать для оценки важности функций для моделей машинного обучения
Представьте и продемонстрируйте, как оценивать важность функций модели, используя перестановку функций, удаление столбца, значения SHAP и метрики, специфичные для модели. Один из наиболее часто задаваемых вопросов при рассмотрении режима машинного обучения в компании: « Какие основные факторы влияют на прогнозирование модели? » Чтобы ответить на этот вопрос, специалист по анализу данных всегда использует важность функции как часть ответа. Итак, в этой истории мы исследуем важность..
Кто ответит на предложения Starbucks?
Введение Традиционная маркетинговая аналитика или табло важны для оценки успеха или неудачи прошлой маркетинговой деятельности организации. Но современные маркетологи или организации могут использовать передовые маркетинговые методы, такие как прогнозное моделирование поведения клиентов, прогнозная оценка потенциальных клиентов и всевозможные стратегии, основанные на данных прогнозной аналитики. Методы прогнозирования могут сделать маркетинговые инвестиции организации намного более..
Интерпретируемость модели - признание модели: важность характеристик
Интерпретируемость модели Интерпретируемость модели - признание модели: важность характеристик Следуя последовательности сообщений об интерпретируемости модели, пришло время поговорить о другом методе объяснения предсказаний модели: Важность функции или, точнее, Важность функции перестановки . Он принадлежит к семейству методов, не зависящих от модели, которые, как объяснялось ранее , представляют собой методы, не зависящие от какой-либо особенности модели, которую мы хотим..