Практика вопросов интервью по машинному обучению на Python
Lisa Stuart
Data Scientist



| параметр | Случайный лес | Градиентный бустинг |
|---|---|---|
n_estimators |
10 |
100 |
criterion |
gini (или entropy) |
friedman_mse |
max_depth |
None |
3 |
learning_rate |
N/A | 0.1 |
| Функция | возвращает |
|---|---|
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier |
Случайный лес |
sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier |
Модель градиентного бустинга |
sklearn.metrics.accuracy_score |
точность обученной модели |
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred) |
матрица ошибок |
sklearn.metrics.precision_score(y_test,y_pred) |
точность (precision) |
sklearn.metrics.recall_score(y_test,y_pred) |
полнота (recall) |
sklearn.metrics.f1_score(y_test,y_pred) |
F1-мера |
Практика вопросов интервью по машинному обучению на Python