Лекция 10. Деревья классификации и регрессии

Рет қаралды 25,276

6 жыл бұрын

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

Пікірлер: 26

@MinisterDorado Жыл бұрын

Обожаю когда лектор начинает давать исторические справки! Это пошло от туда, дргое от сюда!

@pointofview654 2 жыл бұрын

Единственный преподаватель в этой области знаний, который смог мне что-то объяснить.

@gregorymatsnev312 Жыл бұрын

Согласен, подача материала достойная. Как собрат по несчастью могу посоветовать ещё посмотреть лекции от VK Team (kzfaq.info/get/bejne/a7-cacJjyZanfmQ.html&ab_channel=VKTeam) - там крайне подробно показывают, как работать с библиотеками и вообще много кода (нужно будет кодить ручками - файлов нет) и ещё если углубляться в математику - есть интересные лекции Data Mining in Action (kzfaq.info/get/bejne/aduYqNZ63ba0Y2w.html&ab_channel=DataMininginAction) - крайний курс лекций на канале.

@marknoyanzin6108 Жыл бұрын

Отличная лекция! Так доходчиво мне еще никто не объяснял! Потрясающе!

@ekaterinashu9375 4 жыл бұрын

Какой хороший лектор!!!! Редкость большая!

@sergeylexmens1166 Жыл бұрын

Вадим Леонардович, спасибо Вам большое, одни из лучших лекций по ML в рунете!

@Alexcei64rus 5 жыл бұрын

Спасибо, очень понятно объясняете. Наконец-то понял причем тут деревья)

@user-kf8gf5qp7p 3 жыл бұрын

Просто суперский лектор! Спасибо большое!

@qwwwot3392 Жыл бұрын

Просто замечательно!

@user-dj5cf1rj7l Жыл бұрын

Отличный лектор!

@phil4765 3 жыл бұрын

круто, спасибо)

@foggydawning Жыл бұрын

Очень доступно ✌

@antonmislawsky Жыл бұрын

Thanks 🎉

@ana_smo Жыл бұрын

Спасибо за лекцию, есть ли ноутбук с кодомна гитхабе?

@coolbrain 2 жыл бұрын

Как правильно относится к важности фичей? Взял например учебные данные по диабету. Рандом форест инсулин самым важным рисует, а градиентный бустинг его на последнее место ставит.

@Vadim_Abbakumov 2 жыл бұрын

Сложно угадывать, не видя данных и параметров модели. Чаще всего причина в чем-то похожа на коллинеарность: у вас есть замаскированные клоны инсулина. И информативность по разному распределяется среди клонов. Например, если у переменной "пол" информативность 6, то, введя дополнительно индикаторы "мужской пол" и "женский пол", Вы распределите информативность по трем переменных и получите, например, информативности 0, 4, 2, соответственно

@razdva1221 3 жыл бұрын

А что за второгодник там сидит, который на все вопросы отвечает?

@_AbUser 2 жыл бұрын

Эээ... я правильно понял, что в дереве регрессии: заменяем просто общее решение по всему множеству предикторв ax+b на сумму несколько частных решений, которые строятся по отдельным отрезкам значений интервалов предикторв, на которых наиболее точно можно подогнать апроксимацию? Типа a1x+b на инстевале от [0,5] а2х+b на интервале [5,20] и тд [20.... ???

@Vadim_Abbakumov 2 жыл бұрын

Нет. На интервалах постоянное значение. Приближаем кусочно постоянной функцией.

@ivanaaa6049 6 жыл бұрын

А когда будет вторая часть курса, о которой говорит лектор? Было бы здорово выкладывать ее по мере обработки видео, чтобы не ждать обработки всех лекций.

@CompscicenterRu 6 жыл бұрын

Вторая часть стартует ближайшей осенью.

@Vadim_Abbakumov 5 жыл бұрын

Вторая часть выкладывается тут kzfaq.info/get/bejne/a9JgmMKClc3Unpc.html

@ivanaaa6049 5 жыл бұрын

Спасибо!