Публикации по теме 'predictive-modeling'


Масштабирование функций в машинном обучении
Масштабирование функций в машинном обучении Допустим, вы столкнулись с набором данных о ценах на жилье в вашем районе с соответствующей площадью в квадратных футах. Вы, как энтузиаст данных, хотите понять взаимосвязь между площадью и ценой. Первое, что вы, вероятно, сделаете, это создадите точечный график. Вот как это выглядит. Вдохновленный тем, что вы видите, вы теперь хотите подобрать линию регрессии к этим данным. Вот как это выглядит. Хотя на первый взгляд это..
Сравнение AutoML
Сравнение AutoML Автоматическое машинное обучение (autoML) - это процесс построения моделей машинного обучения с помощью алгоритма без вмешательства человека. Для построения прогнозных моделей доступно несколько пакетов autoML: Автосклеарн AutoML от h2o TPOT Auto_ml Мляр Наборы данных В этом посте мы сравниваем три пакета autoML (auto-sklearn, h2o и mljar). Сравнение проводится по заданию бинарной классификации на 28 наборах данных из openml . Наборы данных..
Прогноз оттока клиентов — построение модели XG Boost, часть 1 — исследовательский анализ данных EDA
Отток клиентов , когда клиенты уходят из компании, может существенно повлиять на итоговую прибыль компании. Отток клиентов — это процесс, когда клиенты прекращают свои отношения с бизнесом, будь то отмена подписки, закрытие учетной записи или прекращение покупок. Отток может происходить по разным причинам, таким как неудовлетворенность продуктом или услугой, предложениями конкурентов или изменением личных обстоятельств. Потеря клиентов приводит не только к прямой потере дохода,..
Прогнозное моделирование в археологии — введение
Когда люди думают об археологии, они часто представляют себе Индиану Джонса или людей, раскапывающих динозавров в пустыне. Боюсь, и то, и другое рождается из-за непонимания того, как археология изображается в популярных СМИ. Первая часть, на которую следует обратить внимание, заключается в том, что археологию обычно больше интересует контекст, в котором найден артефакт, чем сам артефакт; сделать Индиану Джонса хорошим археологом-спасателем, а не тем, кого вы хотите раскопать вместе с..
Прогнозная аналитика 101: где мы были, почему она растет и куда движется.
Джефф Безос написал: "Как топ-менеджеру, за что вам на самом деле платят? Вам платят за то, что вы принимаете небольшое количество качественных решений. Ваша работа — не принимать тысячи решений каждый день». То же самое можно сказать и о принятии большинства корпоративных решений. Если решение еще не было автоматизировано, как правило, в решении участвуют суждение, нюансы и человеческий фактор. Это означает, что качество решений имеет значение. Тогда вопрос в том, как вы..
Освоение мониторинга моделей машинного обучения и измерения отклонений с помощью очевидного искусственного интеллекта
Глубокое погружение в очевидно ИИ для повышения качества данных и производительности моделей В этом блоге мы рассмотрим темы Дрейф данных и моделей, отслеживание и их важность Необходимость измерения дрейфа модели Последствия дрейфа модели Обнаружение и устранение дрейфа модели с помощью Python Введение в очевидно ИИ Особенности очевидно ИИ Изучение модели с помощью очевидного искусственного интеллекта Плюсы и минусы отслеживания дрейфа модели Что такое дрейф модели и..
Прогноз питьевой воды с использованием модели машинного обучения.
Контекст Вода — это самое основное, что необходимо человеку для выживания. Благодаря техническим усовершенствованиям и заводской установке мы столкнулись с большим загрязнением воды, что привело к ухудшению уровня качества воды до такой степени, что она стала непригодной для питья. Существуют определенные атрибуты, определяющие пригодность воды для питья. Атрибуты Независимые переменные: Значение pH: pH является важным параметром для оценки кислотно-щелочного баланса воды...