Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

• Макс представляет канал и видео о библиотеке Sklearn для машинного обучения.  

• Видео будет посвящено базовым аспектам библиотеки и практическим примерам.  

• Sklearn - библиотека для языка Python, используемая дата-сайентистами.  

• Включает алгоритмы машинного обучения, функции для обработки данных и работы с моделями.  

• Видео не будет охватывать модели машинного обучения, только базовые аспекты библиотеки.  

• Методы для уменьшения размерности данных, стандартизации, нормализации и других преобразований.  

• Работа с моделями, гиперпараметрами и метриками оценки качества.  

• Библиотека основана на NumPy и SciPy, рекомендуется знание этих библиотек.  

• Установка библиотеки с помощью pip или conda.  

• Загрузка данных из Pandas и NumPy массивов или Pandas DataFrames.  

• Создание искусственных данных с помощью NumPy.  

• Примеры наборов данных, таких как Iris, Boston Housing, Wine и другие.  

• Разделение данных на обучающую и тестовую выборки с помощью функции train_test_split.  

• Стандартизация данных для нормализации распределения.  

• Нормализация данных для приведения их к одинаковым значениям.  

• Пример нормализации данных о людях для уменьшения амплитуды различий.  

• Нормализация данных с помощью функции normalize() в пакете numpy.  

• Пример нормализации данных с использованием функции normalize().  

• Пример бинаризации данных с использованием функции binarize() в пакете sklearn.  

• Пример бинаризации данных о прогулах студентов с использованием порогового значения.  

• Пример кодирования категориальных признаков с использованием функции label encoder в пакете sklearn.  

• Пример кодирования стран в числовые значения с использованием label encoder.  

• Пример создания и обучения модели линейной регрессии с использованием пакета sklearn.  

• Пример создания и обучения модели метода опорных векторов с использованием пакета sklearn.  

• Пример создания и обучения модели наивного байесовского классификатора с использованием пакета sklearn.  

• Пример создания и обучения модели метода ближайших соседей с использованием пакета sklearn.  

• Пример создания и обучения модели метода главных компонент с использованием пакета sklearn.  

• Пример использования метода train_test_split для разделения данных на обучающую и тестовую выборки.  

• Пример обучения модели линейной регрессии с использованием метода fit().  

• Пример обучения модели метода опорных векторов с использованием метода fit().  

• Пример обучения модели наивного байесовского классификатора с использованием метода fit().  

• Пример обучения модели метода ближайших соседей с использованием метода fit().  

• Пример обучения модели метода главных компонент с использованием метода fit().  

• Модели могут предсказывать результаты с помощью методов `predict` и `predict_proba`.  

• Метод `predict` возвращает метку класса, а `predict_proba` возвращает вероятность принадлежности к классу.  

• Для оценки качества модели используется модуль `sklearn.metrics`.  

• Существует множество метрик, таких как точность, F1-score, ROC-AUC и другие.  

• Пример оценки точности модели с помощью `accuracy_score`.  

• Кросс-валидация позволяет повысить качество модели при малом количестве данных.  

• Пример использования кросс-валидации с методом опорных векторов.  

• ROC-AUC кривые показывают качество модели.  

• Пример построения ROC-AUC кривых с использованием библиотеки `matplotlib`.  

• Импортируем функции для работы с данными и оценки модели.  

• Создаем объект модели и настраиваем параметры.  

• Обучаем модель и оцениваем результат с помощью метрик.  

• Гиперпараметры модели можно менять для улучшения качества.  

• Инструмент "Grid Search" позволяет оптимизировать модель.  

• Пример использования "Grid Search" на модели "KNN".  

• Импортируем необходимые функции и создаем объект модели.  

• Перебираем параметры модели и проверяем их влияние на качество.  

• Лучший результат достигается при определенных параметрах модели.  

• Импортируем необходимые функции для обработки данных.  

• Создаем конвейер обработки данных с помощью "make pipeline".  

• Обучаем модель, делаем предсказания и оцениваем качество.  

• Модель можно сохранить и загрузить с помощью "pickle" или "joblib".  

• Ссылки на полезные ресурсы и рекомендации.  

• Призыв к подписке на канал и группу ВКонтакте.