Как прокачать точность ML модели?
Эй, комрады дейтэсайентисты! Столкнулись с железной стеной в 70% точности ваших ML моделей? Сегодня мы поговорим о том, как прорваться через эту цифру с помощью крутых фишечек и жизненных примеров.
В чем затык?
Итак, проблема у нас простая: пытаетесь предсказать сердечно-сосудистые заболевания по данным, которые кажутся будто сошли с конвейера старого Т-34. Все сделано по книжке — выбросы выбросили, недочеты устранили, стандартизировали — а толку ноль.
Данные решают все!
“Хреновые данные — хреновые решения”, как гласит древняя мудрость дейтэсаиенса. Если датасет у нас уже “эталон”, остается работать с тем, что есть. Но данные могут таить в себе сюрпризы, ребята! Вот что можно попробовать:
- Анализ фичей: Скопайте глубже, посмотрите на корреляции. Возможно, некоторые признаки ведут себя подозрительно друг с другом.
-
Инженерия признаков: Попробуйте создать новые метрики на основе ваших данных. Например, индекс массы тела (BMI), который учитывает рост и вес.
Модели и их проделки
Машинки обучали всем подряд: логистика, деревья, леса и даже джунгли — результат один и тот же. Если стандартные методы не помогают, может пора залезть поглубже в нейронки или попробовать ансамблирование моделей?
Мысль на вес золота
Не стоит забывать о кросс-валидации и подборе гиперпараметров — это может открыть двери к результатам выше потолка. Хороший подход — делать это на небольших подвыборках, чтобы вычислительная мощность не брала вас за горло.
Подводя итог, “данные — это новый код”, как сказал однажды известный технический гуру. Ищите скрытые смыслы в ваших фичах и экспериментируйте с ансамблями!
Больше подобного контента в моем блоге
#автоматизациябизнеса #искусственныйинтеллект #автоматизацияпродаж #нейросетидлябизнеса #внедрениеAIвбизнес
