Лекция 10. Деревья классификации и регрессии
https://compscicenter.ru/
Распознавание образов/классификация.
Параметры модели, внутренние и внешние.
Критерии качества. Обучающая и тестовая выборки.
Деревья классификации CART. Геометрическое представление. Представление в виде набора логических правил. Представление в виде дерева. Узлы, родители и потомки, конечные узлы. Пороговые значения. Меры чистота узла (impurity measures): джини, энтропия, ошибки классификации. Правила останоки обучения дерева. Информативность переменных.
Деревья классификации в задачах регрессии.
Лекция №10 в курсе "Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 1" (весна 2018).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Видео Лекция 10. Деревья классификации и регрессии канала Computer Science Center
Распознавание образов/классификация.
Параметры модели, внутренние и внешние.
Критерии качества. Обучающая и тестовая выборки.
Деревья классификации CART. Геометрическое представление. Представление в виде набора логических правил. Представление в виде дерева. Узлы, родители и потомки, конечные узлы. Пороговые значения. Меры чистота узла (impurity measures): джини, энтропия, ошибки классификации. Правила останоки обучения дерева. Информативность переменных.
Деревья классификации в задачах регрессии.
Лекция №10 в курсе "Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 1" (весна 2018).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Видео Лекция 10. Деревья классификации и регрессии канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Лекция 11. Random forestROC кривая. Что это такое и как ее построить?Лекция 9 | Архитектура ЭВМ и основы ОС | Михаил Кринкин | CSC | ЛекториумDecision Tree Classification Clearly Explained!Африка — начало истории человечества. Лекция Станислава Дробышевского для Учи.руR - Regression Trees - CARTЛекция 8. Линейная регрессияЛекция «Деревья средней полосы России»Лекция 3. Загрузчик. Прерывания и таймеры7. Классические алгоритмы. Деревья решений.Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.aiPython потребляет много памяти, или как уменьшить размер объектов.Деревья и их подкласс Бинарные деревьяО выборе древесины для резьбы по дереву9. Минимальное остовное дерево. Комбинаторная математикаБыстрее, Python, ещё быстрееЛекция 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонентЛекция. Решающие деревья