2 лекция (2 сем.) МО в Сбере от

2 лекция (2 сем.) МО в Сбере от Ссылка на презентации, блокноты и т.п. Содержание лекции: Данные: • Табличные: * Категориальные (номинальные, порядковые) * Числовые (дискретные, непрерывные) • Другие (изображение / видео, временной ряд, текст) Получение Данных Pandas наше всё; рисуем, рисуем и еще раз рисуем Предварительная Обработка: * нормализация, стандартизация, степенное; * Label/Ordinal/ OneHot Encoding * Уменьшение размерности Конструирование Признаков: EDA читаем что умные люди пишут Выбор Модели: Интерпретируемость или точность % Оценка Модели: Перекрестная проверка, Метрики (лучше несколько) Настройка Модели: GridSearch / RandomSeacrh, гиперпараметры предобработка и т.п. Анализ Модели: Визуализируем что можем в модели; смотрим где ошибаемся