</>
AI и ML · библиотека

scikit-learn

Машинное обучение: регрессия, классификация, оценка качества, подготовка признаков, деревья решений. 6 тем: объяснение, тест и три задачи в каждой.

6 тем · 18 задач
Пройдено задач0 из 18
  1. 01ПродолжитьПервая модель: fit и predictПризнаки и ответы, LinearRegression, обучение, предсказание, коэффициенты0 / 3
  2. 02Проверка моделиtrain_test_split, переобучение, MAE, MSE, RMSE, R²0 / 3
  3. 03КлассификацияМетод ближайших соседей, логистическая регрессия, predict_proba0 / 3
  4. 04Метрики классификацииМатрица ошибок, precision, recall, F1, порог вероятности0 / 3
  5. 05Подготовка признаковStandardScaler, MinMaxScaler, OneHotEncoder, Pipeline, утечка данных0 / 3
  6. 06Деревья решений и кросс-валидацияDecisionTreeClassifier, max_depth, feature_importances_, cross_val_score0 / 3