Проблемно-зависимый перевыбор для машинного обучения

Стандартная перекрестная проверка не срабатывает, если данные не являются независимыми и не распределены одинаково. При работе с временными рядами, пространственными данными или кластеризованными группами применение общего перевыборки приводит к чрезмерно оптимистичным показателям производительности и сбоям модели в производстве. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы теории и практического применения методов перевыборки в зависимости от задачи. Вы узнаете, как разрабатывать стратегии проверки, которые отражают истинную структуру ваших данных, обеспечивая надежные и обобщаемые модели машинного обучения. Что вы узнаете: - понимать ограничения, связанные с перекрестной проверкой стандартов на неидентифицируемых транспортных средствах; данные. - Применять методы блокового загрузки и разделения временных рядов для сохранения временнх зависимостей. - Внедрение пространственной и кластерной перевыборки для предотвращения утечки данных. - Устранение дисбаланса классов с использованием передовых, учитывающих проблемы стратегий перевыборки. - Оценка стабильности и неопределенности моделей с использованием современных статистических методов перевыборки. - Интегрировать надлежащие разделения проверки в современные конвейеры машинного обучения. Вы начнете с овладения основными статистическими понятиями и определения структур зависимости данных. Затем вы пройдете через четкие письменные объяснения и сценарии на основе кода, чтобы реализовать индивидуальные стратегии перевыборки для различных наборов данных реального мира. Этот курс предназначен для начинающих и промежуточных ученых данных, аналитиков и практиков машинного обучения, которые хотят выйти за рамки основных разделений тестов на поезда. Начните осваивать надежные стратегии проверки сегодня, чтобы создавать модели, которым вы можете доверять.