Когда мы создаем модели с использованием передовых методов машинного обучения, мы загружаем и исследуем набор данных, применяем наши готовые алгоритмы, используем заявленные библиотеки, извлекаем выгоду из наших навыков разработки и развертывания моделей склонности, подбираем и оцениваем наши модели, пробуем снова и снова для повышения точности и оценки за счет настройки гиперпараметров, объединения и оркестровки моделей. Но в первую очередь мы должны применять все эти вещи итеративно...

Узнайте, как прогнозировать отток клиентов с помощью различных алгоритмов классификации в машинном обучении. В этой статье я собираюсь показать работу классификационного машинного обучения и соответственно сравнить их точность. Используемые алгоритмы: Классификация логистической регрессии K-Классификация ближайших соседей (KNN) Классификация метода опорных векторов (SVM) Наивная байесовская классификация Классификация дерева решений Классификация случайного леса О данных:..