Робочий процес машинного навчання

Розуміння машинного навчання

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Робочий процес машинного навчання

Наш сценарій

Наш набір даних: продажі нерухомості NYC за 2015–2019

Містить:

• Площа в кв. футах
• Район
• Рік побудови
• Ціна продажу
• Та інше

Наша ціль: ціна продажу

Крок 1: Виділити ознаки

Крок 2: Розділити набір даних

Крок 3: Навчити модель

Крок 3: Навчити модель

$$

Крок 4: Оцінити

Крок 4: Оцінити

• Тестовий набір: «невидимі» дані
• Способів оцінки багато:
  • Яка середня похибка прогнозів?
  • Який відсоток квартир модель передбачила точно в межах 10%?

Крок 4: Оцінити

Крок 4: Оцінити

Крок 4: Оцінити

• Якщо ні — налаштуйте модель і перенавчіть її:
  • напр., змініть параметри моделі, додайте/приберіть ознаки

Робочий процес машинного навчання

Підсумок кроків

1. Виділити ознаки
   • Вибір ознак і підготовка набору даних
2. Розділити набір даних
   • Тренувальний і тестовий набори
3. Навчити модель
   • Подати тренувальний набір у модель машинного навчання
4. Оцінити
   • Якщо потрібної якості не досягнуто: налаштуйте модель і повторіть крок 3

Давайте потренуємось!

Розуміння машинного навчання