Publicații conexe 'scikit-learn'
Selectare automată a modelului cu RapidMiner
Selectare automată a modelului cu RapidMiner
O alternativă drag-and-drop la pachetul scikit-learn al lui Python
Printre altele, scikit-learn este folosit pentru a preda algoritmi în selectarea celui mai bun model. RapidMiner permite și selecția automată a modelului.
Prima mea întâlnire cu RapidMiner
Acum câțiva ani, am avut o scurtă oprire în carieră într-un mic startup AI. Acea meserie mă adusese la un nou nivel. După aproape patru ani, tot răspândesc vestea despre..
Date dezechilibrate? Nu mai folosiți ROC-AUC și folosiți AUPRC
Avantajele AUPRC la măsurarea performanței în prezența dezechilibrului de date - explicate clar
Caracteristica Re receptorului C operatoare - A rea U sub Măsura >C urve (ROC-AUC) este utilizată pe scară largă pentru a evalua performanța clasificatorilor binari. Cu toate acestea, uneori, este mai potrivit să vă evaluați clasificatorul pe baza măsurării A rea U sub P recizia- R ecall C urve (AUPRC).
Vom prezenta o comparație detaliată între aceste două măsuri, însoțită de..
De ce nu este suficient să rulezi module pentru a fi un bun cercetător de date
Așa că știm cu toții că a fi un Data Scientist înseamnă doar să descărcați cel mai recent și mai bun modul Python Machine Learning, să-l puneți în funcțiune, să-l îndreptați către datele noastre, poate un pic de reglare și apoi laudele apar, nu? Uşor!
Cu toate acestea, ce se întâmplă când descărcați unul dintre aceste module și lucrurile nu funcționează așa cum vă așteptați? Pur și simplu renunți la el și pierzi toată funcționalitatea pe care o așteptai cu nerăbdare? Sau perseverezi..
Ghid convențional pentru învățarea supravegheată cu scikit-learn — Regresiune logistică- Generalizată...
Ghid convențional pentru învățarea supravegheată cu scikit-learn — Regresie logistică - Modele liniare generalizate (12)
Aceasta este a douăsprezecea parte a seriei de 92 de părți de ghid convențional pentru învățarea supravegheată cu scikit-learn scris cu un motiv pentru a deveni abil în implementarea algoritmilor pentru utilizare productivă și a fi capabil să explice logica algoritmică care stă la baza acesteia. Vă rugăm să găsiți linkuri către toate părțile în „primul articol”...
Rezolvarea proiectului DataCamp „Give Life: Predicting Blood Donations” cu conducte scikit-learn
Scopul acestui „Proiect de tabără de date” este de a lucra cu datele colectate din baza de date a donatorilor a Centrului de servicii de transfuzie de sânge din orașul Hsin-Chu din Taiwan. Centrul își trimite autobuzul serviciului de transfuzie de sânge către o universitate din orașul Hsin-Chu pentru a colecta sânge donat aproximativ la fiecare trei luni. Setul de date, obținut din „Depozitul UCI Machine Learning”, constă dintr-un eșantion aleatoriu de 748 de donatori. Sarcina ta va fi să..
hiperparametrii
Termenul hiperparametru se referă la orice parametru dintr-un model de învățare automată a cărui valoare nu este derivată direct din date. Cu alte cuvinte, un hiperparametru este un parametru a cărui valoare este desemnată în mod explicit de către cercetător în prealabil. Majoritatea modelelor de învățare automată necesită cel puțin o variabilă care este setată înainte de învățare. Acest lucru este valabil pentru arbori de decizie, mașini vectori de suport, rețele neuronale și algoritmi..
Scikit pas cu pas
Python este fascinant. Are o listă enormă de domenii de aplicare, la fel ca în Machine-Learning.
Răspunsul la ML folosind Python este propria sa bibliotecă ML numită Scikit-learn. Funcționează cu alte biblioteci Python, cum ar fi Numpy, Scipy, Matplotlib. Are o licență BSD open source, cu o listă stabilă de colaboratori experți și disponibilitate sau instrumente pentru cea mai mare parte a sarcinii de învățare automată și, prin urmare, este o alegere.
Dar pentru ca cineva să înceapă cu..
