Посмотреть вложение 1138683
Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии разбиения данных. Важным аспектом станет изучение GridSearchCV и RandomizedSearchCV для эффективной оптимизации моделей.
О курсе
Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров [stepik] [Сергей Спирёв]
Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии разбиения данных. Важным аспектом станет изучение GridSearchCV и RandomizedSearchCV для эффективной оптимизации моделей.
О курсе
- Этот курс погружает учащихся в важнейшие аспекты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров...
Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров [stepik] [Сергей Спирёв]
