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 -
Telegram Group & Telegram Channel
📌 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

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6495
Create:
Last Update:

📌 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

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6495

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from tr


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA