Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 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
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from jp
