Практический курс по ML на Stepik: [ Ссылка ]

Общая идея композиции простых алгоритмов в соответствии с идеей бэггинга (bagging). Способ разбиения обучающей выборки на несколько подвыборок по алгоритму бутстрэп (bootstrap). Бэггинг с решающими деревьями. Случайный лес (random forest). Реализация случайного леса на Python через классы RandomForestClassifier и RandomForestRegressor. Преимущества и недостатки случайного леса.

Инфо-сайт: [ Ссылка ]
Телеграм-канал: [ Ссылка ]

machine_learning_41_regression.py: [ Ссылка ]
Ансамблевые методы: [ Ссылка ]

свернуть