Спасибо большое за материал! Очень понятно и доступно
@nikitapolikha3826
Жыл бұрын
Понятнее чем на курсах😄 думаю стоит полностью отсмотреть ваш канал, спасибо!
@irakliyosiashvili5215
Жыл бұрын
Круто, спасибо большое!!!
@machine_learrrning
Жыл бұрын
Всегда пожалуйста! :)
@ballboy6280
Жыл бұрын
Здравствуйте, Юля, а можно вопрос, я почитал ноутбук(в видео же тоже самое?) и вы в нем подбираете критерии останова руками. Такой вопрос, не грубовато ли? Есть grid и random search? Или просто показали, как пример, по простому, чтобы понятнее было? Или я задушнил(
@machine_learrrning
Жыл бұрын
Здесь показан пример перебора вручную, а так конечно же можно пользоваться GridSearch и RandomizedSearch
@user-dt7xt8sx2o
Жыл бұрын
Добрый день, спасибо за видео. У переобученной модели среднеквадратичное отклонение у тестовой выборки получилось меньше, чем у обученной с критериями останова, так и должно быть? Может следует критерии останова подбирать до тех пор, пока mse не станет меньше, чем у переобученной? Или тут всё дело в небольшом объёме данных?
@machine_learrrning
Жыл бұрын
Добрый день! Лучше все-таки стремиться к лучшей метрики на тесте и пусть модель будет переобученной слегка
@user-oq7ju6vp7j
6 ай бұрын
Подскажите, если например мы вводим max_depth = n, то мы как бы просто обрезаем обученное без max_depth дерево до глубины n или же заставляем его принимать решения по какой-нибудь другой логике?
@user-cb6dd8tn7e
2 ай бұрын
max_depth - максимальная глубина дерева, она не обязана достигаться, но больше n быть не может. При изменении n логика принятия решений остается такой же, за исключением, что если достигнута глубина n, то обучение модели завершается "принудительно".
Пікірлер: 12