Любая модель в машинном обучении должна быть обучена и протестирована перед развертыванием модели. Самый простой способ - это традиционный метод «Train_Test_split». Он обучает некоторую часть данных, скажем, 70% или 80%. Он проверяет оставшиеся данные. Поскольку все данные не обучены и не протестированы, существует вероятность того, что в них будут пропущены некоторые функции. Мы можем использовать перекрестную проверку K-кратной проверки, которая гарантирует, что все данные обучены и..

Автор: Картик [ LinkedIn ] AI пришел, чтобы обнаруживать мошенничество при транзакциях с кредитными картами. Это краткое изложение реализации модели XGBoost. Цель: обнаружение мошенничества в транзакциях клиентов. Ключевые слова: прогнозирование, обнаружение мошенничества, классификация, RandomizedSearchCV, XGBoost, машинное обучение. Процедура: Опишите проблему Описание данных EDA и корреляционный анализ [образец] Подготовка данных Определение модели - XGBoostClassifier..