Если вы закончили хотя бы несколько собственных проектов по Data Science, вы, вероятно, уже поняли, точность в 80% — это не так уж плохо. Но для реального мира 80% уже не годятся. На деле, большинство компаний, в которых я работал, ожидают минимальную точность (или любую другую метрику, на которую они смотрят) не менее 90%.
Поэтому я расскажу о пяти вещах, которые вы можете сделать, чтобы значительно улучшить точность. Я настоятельно рекомендую вам прочитать все пять пунктов, поскольку есть множество деталей, которых новички могут не знать.
К концу этой статьи у вас должно сформироваться понимание, что существует гораздо больше переменных, которые играют роль в том, насколько хорошо работает ваша модель машинного обучения, чем вы представляете.
С учетом сказанного, вот 5 вещей, которые вы можете сделать, чтобы улучшить свои модели машинного обучения!