Публикации по теме 'regression'
Оценка кредитного риска и прогнозирование дефолта по кредиту с использованием машинного обучения
Этот проект направлен на разработку надежной модели для оценки кредитного риска и прогнозирования вероятности невозврата кредита. В модели используются различные методы, такие как логистическая регрессия, случайный лес и линейная регрессия, для анализа ключевых факторов, включая кредитную историю, финансовые показатели и характеристики заемщика. Шаги предварительной обработки, такие как масштабирование данных, выбор функций и обработка пропущенных значений, реализованы для обеспечения..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод поиска прямой линии или гиперплоскости, которая лучше всего соответствует набору точек данных.
Это широко используемый метод прогнозного моделирования, который предполагает линейную зависимость между входными переменными (x) и одной выходной переменной (y).
В линейной регрессии спецификация модели заключается в том, что зависимая переменная (y) представляет собой линейную комбинацию независимых переменных (x). Это выражается математически..
Максимизация точности для редких случаев: подход с нулевым завышением MSE к обучению моделей
Обучение модели, когда большинство прогнозов должны быть нулевыми.
Недавно я столкнулся со случаем, когда мне нужно было предсказать количество ошибок в сценарии, где ошибки происходят только в ~ 1% случаев. Очевидная проблема заключается в том, что если модель идентифицирует 0 ошибок в 100% случаев, она будет точной на 99%. Это хорошо известная проблема с классификаторами, и она решается соответствующей настройкой кривой точности/отзыва — мы хотим убедиться, что хотим максимизировать..
Концепции машинного обучения I
Контролируемое машинное обучение против неконтролируемого машинного обучения.
Давайте углубимся в детали того, чем они отличаются и почему они такие особенные в экосистеме машинного обучения.
Контролируемое машинное обучение
Контролируемое машинное обучение — это класс алгоритмов, в которых модель обучается на наборе значений признаков для прогнозирования целевого значения, связанного со значениями признаков. Отличными примерами Supervised ML являются классификация и регрессия, о..
Показатели машинного обучения стали проще👨💻 -> Что, черт возьми, такое MSE? 🤔
Привет всем! Я вернулся с еще одной статьей о показателях регрессии!
In my previous 2 posts, I have discussed the following -> 🌟 Показатели машинного обучения стали проще👨💻 -› Что, черт возьми, такое MAE? 🤔 🌟 Метрики машинного обучения стали проще👨💻 -› Зачем нам вообще смотреть на какие-то другие метрики, кроме MAE?🤔
В этом посте я расскажу о еще одной интересной метрике, известной как Среднеквадратическая ошибка (MSE)!
Во-первых, давайте обсудим, с чего начинается..
Линейная регрессия
В этом блоге будет рассмотрен первый алгоритм машинного обучения с реализацией. давайте углубимся в это.
Что такое линейная регрессия?
Это контролируемый алгоритм машинного обучения, который предсказывает взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными.
Линейная регрессия соответствует прямой линии или поверхности, которая минимизирует зависимости между прогнозируемыми и фактическими выходными значениями.
Линейная регрессия находит взаимосвязь того, насколько..
Ценообразование с машинным обучением
ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ НА ДАННЫХ
У меня была возможность работать с Credit, Collection и Pricing. Среди этих областей я обнаружил, что ценообразование, по-видимому, имеет наименьшее количество источников, которые используют стратегии, основанные на данных. В этой статье я хочу поделиться с вами тем, как машинное обучение может помочь вашей компании улучшить свои модели ценообразования, а также некоторыми дополнительными идеями, основанными на данных, которые могут еще больше оптимизировать..
