Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Прогнозирование непрерывных целевых переменных с помощью регрессионного анализа
287
Мы устанавливаем здесь максимальное количество итераций
RANSACRegressor
рав-
ным 100, а также при помощи параметра
min_samples=0.95
задаем минимальное количе-
ство случайно выбранных обучающих примеров в размере 95% от исходного набора
данных.
По умолчанию (через параметр
residual_threshold=None
) scikit-learn использует оценку
MAD для выбора порогового значения, где MAD означает медианное абсолютное от-
клонение (Median Absolute Deviation) целевых значений y. Однако выбор подходящего
значения порога инлаера зависит от конкретной задачи, что ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342