Публикации по теме 'ml-model'
Вы диабетик? Давайте создадим модель машинного обучения, чтобы знать это!
Введение
В этом проекте у нас есть различные симптомы, которые часто встречаются у людей, страдающих диабетом. Набор данных собран с Kaggle с заданием от больницы, которую они хотели проверить на риск диабета человека, проверив эти параметры.
Конечная цель состоит в том, чтобы построить модель, которая может предсказать шансы человека иметь риск диабета, просматривая его отчет.
Словарь данных
*Количество беременностей
*Концентрация глюкозы в плазме крови через 2 часа при..
Этапы проекта машинного обучения
1 — Сбор данных
Количество и качество ваших данных определяют, насколько точна наша модель. Результатом этого шага обычно является представление данных, которые мы будем использовать для обучения. Использование предварительно собранных данных с помощью наборов данных из Kaggle, UCI и т. д. по-прежнему подходит для этого шага.
2 — Подготовка данных
Обработайте данные и подготовьте их к обучению Очистите то, что может потребоваться (удалить дубликаты, исправить..
Что, если бы я мог лучше объяснить свои модели машинного обучения?
Представляя решения ИИ, модель машинного обучения может показаться черным ящиком, и иногда люди захотят больше узнать о том, что происходит за кулисами. Как мы можем найти способ разбить и объяснить модель, не заходя слишком далеко в интерпретацию модели?
Помня об этом вопросе, я хотел изучить инструменты, которые потенциально могли бы сделать процессы машинного обучения более прозрачными, имея возможность объяснять такие вещи, как: как взаимодействие между объектами в наборах данных..