Погрузитесь в мир машинного обучения с нашим курсом по метрикам качества моделей! Узнайте, как правильно оценивать эффективность ваших предсказаний с помощью библиотеки Scikit-learn. Мы разберем метрики для задач классификации и регрессии, что поможет вам избежать распространенных ошибок и выбрать подходящие инструменты для ваших данных. Курс сочетает теорию с практическими заданиями, что делает обучение легким и доступным. Получите надежную базу знаний и уверенно двигайтесь вперед в области машинного обучения! Начните свой путь к успеху уже сегодня!
Этот курс предлагает углубленное изучение кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров в машинном обучении с использованием библиотеки Scikit-learn. Вы освоите различные методы оценки моделей, такие как cross_val_score и cross_validate, а также стратегии кросс-валидации (LeaveOneOut, ShuffleSplit и другие). Специальное внимание уделяется оптимизации с использованием GridSearchCV и RandomizedSearchCV. Курс включает 13 уроков, 80 тестов и 36 интерактивных задач, что обеспечит вам глубокое понимание ключевых аспектов машинного обучения и повысит ваши профессиональные навыки. Не упустите возможность стать экспертом в этой важной области!