Перевод A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Two

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики.

В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python и сравнивать несколько моделей машинного обучения, проводить гиперпараметрическую настройку для оптимизации лучшей модели, и оценивать работу финальной модели на тестовом наборе данных.

Весь код проекта лежит на GitHub, а здесь находится второй блокнот, относящийся к текущей статье. Можете использовать и модифицировать код по своему усмотрению!
Читать дальше ->

https://habr.com/post/425907/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=425907