Блог компании NIX Solutions
Алгоритмы
Машинное обучение
Комментарии 4
0
Только вот RandomizedSearchCV рекомендуется использовать не с сеткой, а именно с вероятностными распределениями ) В этом случае fit-ы смогут найти лучшую комбинацию за то же время, если от некоторых гиперпараметров модель окажется независима или слабо зависима.
0
Было бы классно, если бы в следующих частях был бы подробно раскрыт вопрос практического использования полученной модели в продакшн системе, хотя бы несколько приближенных к реальности кейсов. Ведь на создании хорошей модели жизнь не заканчивается, модель надо как-то встроить в реальный бизнес-процесс, контролировать качество результата на новых данных, и т.д.
Собственно, и постановка реальной задачи по ML вряд ли начинается с формулировки: «Ребята, вот у нас тренировочные данные, вот ответы, обучите-ка мне на них модель. Да, и чуть не забыл — вот метрика качества модели». Очень может быть, что чего-то из вышеперечисленного в явном виде нет, и надо сначала сделать какие-то шаги, чтобы придти к построению модели. В учебниках/онлайн-курсах по ML я подобной информации не видел, и лично у меня такого опыта пока нет.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. , пожалуйста.