Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6495 -
📌Промт дня: анализ важности признаков после обучения модели
После того как вы обучили модель (особенно если это ансамблевый метод вроде Random Forest или градиентного бустинга), важно понять, какие признаки влияют на предсказания.
Это помогает: — интерпретировать модель, — упростить её (feature selection), — обнаружить «лишние» или дублирующие признаки.
Промт:
Проанализируй важность признаков обученной модели. Выполни следующие шаги:
— Извлеки и отсортируй признаки по степени важности. — Построй barplot с топ-10 признаками. — Проверь, есть ли признаки с нулевой или близкой к нулю важностью — возможно, их можно удалить. — Если модель поддерживает SHAP / permutation importance — добавь соответствующую визуализацию. — Сформулируй гипотезы: почему те или иные признаки оказались важны? Как это согласуется с предметной областью?
Рекомендованные инструменты: ✅model.feature_importances_ — в sklearn-моделях, XGBoost, LightGBM ✅eli5, shap, sklearn.inspection.permutation_importance — для глубокой интерпретации ✅seaborn.barplot, matplotlib — для наглядных графиков
📌Промт дня: анализ важности признаков после обучения модели
После того как вы обучили модель (особенно если это ансамблевый метод вроде Random Forest или градиентного бустинга), важно понять, какие признаки влияют на предсказания.
Это помогает: — интерпретировать модель, — упростить её (feature selection), — обнаружить «лишние» или дублирующие признаки.
Промт:
Проанализируй важность признаков обученной модели. Выполни следующие шаги:
— Извлеки и отсортируй признаки по степени важности. — Построй barplot с топ-10 признаками. — Проверь, есть ли признаки с нулевой или близкой к нулю важностью — возможно, их можно удалить. — Если модель поддерживает SHAP / permutation importance — добавь соответствующую визуализацию. — Сформулируй гипотезы: почему те или иные признаки оказались важны? Как это согласуется с предметной областью?
Рекомендованные инструменты: ✅model.feature_importances_ — в sklearn-моделях, XGBoost, LightGBM ✅eli5, shap, sklearn.inspection.permutation_importance — для глубокой интерпретации ✅seaborn.barplot, matplotlib — для наглядных графиков
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
How To Find Channels On Telegram?
There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us
