Превью для статьи

Построение интерпретируемого классификатора

Зачастую хорошие результаты в различных ds задачах дают модели, создающие векторные представления объектов обучающей выборки. Но такие модели часто становятся чёрным ящиком, в который закидываем данные и просто верим ему. Иногда этого недостаточно и хочется получать информацию о том, почему модель приняла то или иное решение. Разберем один из способов как это можно сделать на примере задачи классификации предложений

Превью для статьи

НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ И ОТБОРА ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНСТРУМЕНТОВ ОЦЕНКИ ВАЖНОСТИ И КОЛЛИНЕАРНОСТИ В ML

В своей статье я хочу поделиться опытом преодоления некоторых трудностей, которые возникли в ходе реализации проекта по созданию риск-ориентированной выборки заемщиков – юридических лиц.

Превью для статьи

Особенности валидации моделей на XGBoost

Машинное обучение все чаще используется аналитиками для упрощения работы при решении текущих задач, для реализации новых проектов или для выявления каких-либо ошибок и отклонений. На данный момент одной из лидеров в машинном обучении для многих задач является библиотека XGBoost, основанная на алгоритме дерева решений и реализующая методы градиентного бустинга. Почему? Библиотека наиболее эффективна при построении […]

Data News