3. Модели отбора признаков и оценки

• 3.1. Кросс-валидация (Cross-validation или перекрестная проверка): оценка эффективности оценок
  • 3.1.1. Вычисление метрик с кросс-валидацией
  • 3.1.2. Итераторы кросс-валидации
  • 3.1.3. Замечание о перемешивание
  • 3.1.4. Кросс-валидация и выбор модели
  • 3.1.5. Результат теста перестановки
• 3.2. Настройка гиперпараметров модели
  • 3.2.1. Исчерпывающий поиск по сетке (Grid Search)
  • 3.2.2. Рандомизированная оптимизация параметров
  • 3.2.3. Поиск оптимальных параметров с помощью последовательного перебора
  • 3.2.4. Советы по поиску параметров
  • 3.2.5. Альтернативы грубому поиску параметров
• 3.3. Настройка порога принятия решения для предсказания класса
  • 3.3.1. Постнастройка порога принятия решения
• 3.4. Метрики и оценка: количественная оценка качества прогнозов
  • 3.4.1. Параметр scoring: определение правил оценки модели
  • 3.4.2. Метрики классификации
  • 3.4.3. Метрики ранжирования по нескольким критериям
  • 3.4.4. Метрики для задач регрессии
  • 3.4.5. Метрики кластеризации
  • 3.4.6. Фиктивные модели (Dummy estimators)
• 3.5. Кривые валидации: построение оценок для оценки моделей
  • 3.5.1. Кривая проверки
  • 3.5.2. Кривая обучения