Публикации по теме 'regression'


Как я использовал merge () для решения проблемы обработки спроса на продукты питания
Библиотека pandas в Python полна полезностей, которые позволяют человеку манипулировать данными, чтобы подготовить их к предсказанию. Одной из таких функций является команда слияния, которая позволяет объединить два набора данных в один с помощью общего столбца или индекса. Документацию pandas, описывающую команду слияния, можно найти по следующей ссылке: - https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html Чтобы понять, как работает команда..
Демистификация R-квадрата и скорректированного R-квадрата
В этой статье обсуждается математика R-квадрата и скорректированного R-квадрата, а также их реализация в Python. В этой статье мы обсудим математику, лежащую в основе R-квадрата, а также несколько важных понятий, таких как объясненная вариация, необъяснимая вариация и общая вариация. Мы реализуем R-квадрат и скорректированный R-квадрат на Python. Мы также увидим, почему скорректированный R-квадрат является надежной мерой согласия для задач множественной регрессии. Фон Прежде чем..
Машинное обучение для прогнозирования гидроразрыва пласта
Дерево решений для прогнозирования количества кластеров производительности на этап В наши дни нетрадиционная добыча сланца вносит свой вклад в большую часть мировой нефтегазовой экономики, за счет чего получают такие крупные производители, как США, Канада и Россия. На этапе добычи одним из наиболее важных мероприятий является перфорирование коллектора из ствола скважины. Коллектор, с которым мы сталкиваемся как твердая фаза породы, необходимо перфорировать, чтобы создать искусственные..
Прогнозирование поведения с помощью CV-анализа путем регрессии
Делайте крутые вещи с данными! Аннотация Это позволит более эффективно составлять короткий список представленных резюме кандидатов от большого числа соискателей, обеспечивая последовательную и справедливую политику ранжирования резюме, которая может быть юридически обоснована. Система ранжирует опыт и ключевые навыки, необходимые для конкретной должности. Затем система ранжирует резюме на основе опыта и других ключевых навыков, необходимых для конкретного профиля работы. Эта..
Простое объяснение регуляризации (L1 и L2)
Простое объяснение регуляризации (L1 и L2) Однако один из наиболее важных методов повышения производительности модели сбил с толку многих специалистов по данным во время применения. В этой статье я дам простое объяснение метода регуляризации и того, почему полезно уменьшить переобучение. Также полезно получить это понимание, прежде чем появляться на интервью по науке о данных, поскольку это один из распространенных вопросов в большинстве интервью. Вы также можете найти реализацию..
Регрессия дерева решений, объясненная реализацией в Python
На этом уроке вы познакомитесь с другим типом алгоритма машинного обучения, который называется регрессией дерева решений. Что такое дерево решений? Дерево решений — это один из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения для решения задач регрессии , а также задач классификации . Как следует из названия, алгоритм использует древовидную модель решений либо для прогнозирования целевого значения (регрессия), либо для прогнозирования целевого класса (классификация). Прежде..
Может ли машина определять пол?
Может ли машина определять пол? Использование matplotlib для изучения 100-летнего существования имен в США и создание модели машинного обучения для классификации гендерной принадлежности по именам. Предисловие Наши имена не всегда определяют нас, но они дают нам чувство идентичности. Обозначение себя набором букв и слов придает некую структуру нашему самоощущению и закрепляет наше присутствие в этом мире. «Это не то, что они называют вас, это то, на что вы отвечаете». - У. К...