Правильный отбор признаков для анализа данных позволяет: повысить качество моделей машинного обучения с учителем и без, уменьшить время обучения и снизить требуемые вычислительные мощности, а в случае входных данных высокой размерности позволяет ослабить «проклятие…
Узел отбора под кламп 2 дюйма – аксессуар облегчающий отбор фракций при ректификации на дистилляторе колонного типа. Узел отбора стаканного типа 2 дюйма устроен таким образом, при имеющемся внутри стаканчике, скапливается жидкая спиртовых паров , оседают и выходят через силиконовую трубку, подключаемую к…
Недавно для я озадачился проектом — создать автономного ML‑агента для табличных данных. На этапе отбора признаков логика Feature Selection казалась очевидной. Агент строит быстрый бейзлайн на LightGBM, смотрит на feature_importances_, отсекает часть и вперёд.Агент после работы отчитался: размерность снижена. Но на тесте RMSE деградировала.Оказалось, что агент отсекал часть очень важных признаков. Читать далее
Часто наборы данных, с которыми приходится работать, содержат большое количество признаков, число которых может достигать нескольких сотен и даже тысяч. При построении модели машинного обучения не всегда понятно, какие из признаков действительно для неё важны (т.е. имеют связь…