#gradient_boosting — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gradient_boosting, aggregated by home.social.
-
Как меня опрокинул автоматический скоринг Сбера
Эта статья - не попытка критиковать конкретный банк и не утверждение, что алгоритм ошибся. Я не знаю внутренних правил скоринга, не видел модели и не утверждаю, что решение было неверным. Это разбор частного случая глазами человека, который внезапно оказался в очень неприятной жизненной ситуации в связи с тем, что в ответственный момент классификатор «принял решение» об отказе в ипотеке. В данный момент ситуация продолжает оставаться неясной и я нахожусь в стрессе. В какой-то степени, попытка хоть как-то разобраться в том, какие факторы повлияли на отказ в выдаче ипотеки, хоть как-то снижает уровень стресса. <cut text="Читать далее"> Описание проблемы Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений. Тем не менее, в декабре подаю заявку на ипотеку в Сбер. Мне одобряют заявку аж на 12 000 000 ₽. После этого процесс продажи-поиска жилья был запущен. В феврале нашёлся покупатель, с которым заключили договор, покупатель внёс задаток. Нашли квартиру- и с продавцами тоже заключили договор и внесли задаток. В общем, образовалась та самая альтернативная цепочка. Соответственно, начал собирать документы и выписываться из квартиры. Оформили временную регистрацию: я, жена и ребёнок (9 месяцев) — в её квартире.
https://habr.com/ru/articles/1005464/
#сбер #сбербанк #алгоритмы #скоринг #кредитный_скоринг #машинное_обучение #gradient_boosting #data_science
-
Как меня опрокинул автоматический скоринг Сбера
Эта статья - не попытка критиковать конкретный банк и не утверждение, что алгоритм ошибся. Я не знаю внутренних правил скоринга, не видел модели и не утверждаю, что решение было неверным. Это разбор частного случая глазами человека, который внезапно оказался в очень неприятной жизненной ситуации в связи с тем, что в ответственный момент классификатор «принял решение» об отказе в ипотеке. В данный момент ситуация продолжает оставаться неясной и я нахожусь в стрессе. В какой-то степени, попытка хоть как-то разобраться в том, какие факторы повлияли на отказ в выдаче ипотеки, хоть как-то снижает уровень стресса. <cut text="Читать далее"> Описание проблемы Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений. Тем не менее, в декабре подаю заявку на ипотеку в Сбер. Мне одобряют заявку аж на 12 000 000 ₽. После этого процесс продажи-поиска жилья был запущен. В феврале нашёлся покупатель, с которым заключили договор, покупатель внёс задаток. Нашли квартиру- и с продавцами тоже заключили договор и внесли задаток. В общем, образовалась та самая альтернативная цепочка. Соответственно, начал собирать документы и выписываться из квартиры. Оформили временную регистрацию: я, жена и ребёнок (9 месяцев) — в её квартире.
https://habr.com/ru/articles/1005464/
#сбер #сбербанк #алгоритмы #скоринг #кредитный_скоринг #машинное_обучение #gradient_boosting #data_science
-
Как меня опрокинул автоматический скоринг Сбера
Эта статья - не попытка критиковать конкретный банк и не утверждение, что алгоритм ошибся. Я не знаю внутренних правил скоринга, не видел модели и не утверждаю, что решение было неверным. Это разбор частного случая глазами человека, который внезапно оказался в очень неприятной жизненной ситуации в связи с тем, что в ответственный момент классификатор «принял решение» об отказе в ипотеке. В данный момент ситуация продолжает оставаться неясной и я нахожусь в стрессе. В какой-то степени, попытка хоть как-то разобраться в том, какие факторы повлияли на отказ в выдаче ипотеки, хоть как-то снижает уровень стресса. <cut text="Читать далее"> Описание проблемы Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений. Тем не менее, в декабре подаю заявку на ипотеку в Сбер. Мне одобряют заявку аж на 12 000 000 ₽. После этого процесс продажи-поиска жилья был запущен. В феврале нашёлся покупатель, с которым заключили договор, покупатель внёс задаток. Нашли квартиру- и с продавцами тоже заключили договор и внесли задаток. В общем, образовалась та самая альтернативная цепочка. Соответственно, начал собирать документы и выписываться из квартиры. Оформили временную регистрацию: я, жена и ребёнок (9 месяцев) — в её квартире.
https://habr.com/ru/articles/1005464/
#сбер #сбербанк #алгоритмы #скоринг #кредитный_скоринг #машинное_обучение #gradient_boosting #data_science
-
Как меня опрокинул автоматический скоринг Сбера
Эта статья - не попытка критиковать конкретный банк и не утверждение, что алгоритм ошибся. Я не знаю внутренних правил скоринга, не видел модели и не утверждаю, что решение было неверным. Это разбор частного случая глазами человека, который внезапно оказался в очень неприятной жизненной ситуации в связи с тем, что в ответственный момент классификатор «принял решение» об отказе в ипотеке. В данный момент ситуация продолжает оставаться неясной и я нахожусь в стрессе. В какой-то степени, попытка хоть как-то разобраться в том, какие факторы повлияли на отказ в выдаче ипотеки, хоть как-то снижает уровень стресса. <cut text="Читать далее"> Описание проблемы Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений. Тем не менее, в декабре подаю заявку на ипотеку в Сбер. Мне одобряют заявку аж на 12 000 000 ₽. После этого процесс продажи-поиска жилья был запущен. В феврале нашёлся покупатель, с которым заключили договор, покупатель внёс задаток. Нашли квартиру- и с продавцами тоже заключили договор и внесли задаток. В общем, образовалась та самая альтернативная цепочка. Соответственно, начал собирать документы и выписываться из квартиры. Оформили временную регистрацию: я, жена и ребёнок (9 месяцев) — в её квартире.
https://habr.com/ru/articles/1005464/
#сбер #сбербанк #алгоритмы #скоринг #кредитный_скоринг #машинное_обучение #gradient_boosting #data_science
-
Вся суть ансамблей на примере Случайного Леса и Градиентного Бустинга
Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало. Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг .
-
Вся суть ансамблей на примере Случайного Леса и Градиентного Бустинга
Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало. Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг .
-
Вся суть ансамблей на примере Случайного Леса и Градиентного Бустинга
Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало. Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг .
-
Вся суть ансамблей на примере Случайного Леса и Градиентного Бустинга
Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало. Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг .
-
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение. Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять , но так же не лишая полноты! 💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу ! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою! Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать! Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! В лес, так в лес!
https://habr.com/ru/articles/921190/
#machinelearning #ds #python #scikitlearn #svd #pca #Biasvariance_tradeoff #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы
-
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение. Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять , но так же не лишая полноты! 💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу ! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою! Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать! Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! В лес, так в лес!
https://habr.com/ru/articles/921190/
#machinelearning #ds #python #scikitlearn #svd #pca #Biasvariance_tradeoff #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы
-
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение. Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять , но так же не лишая полноты! 💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу ! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою! Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать! Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! В лес, так в лес!
https://habr.com/ru/articles/921190/
#machinelearning #ds #python #scikitlearn #svd #pca #Biasvariance_tradeoff #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы
-
Главное по ML/DL, часть 2: Вопрос → Краткий ответ → Разбор → Пример кода. SVD/PCA. Bias-variance. Деревья. Бустинг
У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение. Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять , но так же не лишая полноты! 💻 Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу ! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом. Поэтому попробуйте сами решить предложенную задачку и придумать свою! Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать! Мы продолжаем. Обязательно испытайте себя в предыдущей [1] части! В лес, так в лес!
https://habr.com/ru/articles/921190/
#machinelearning #ds #python #scikitlearn #svd #pca #Biasvariance_tradeoff #random_forest #gradient_boosting #алгоритмы
-
Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.
https://habr.com/ru/articles/799725/
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python
-
Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.
https://habr.com/ru/articles/799725/
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python
-
Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.
https://habr.com/ru/articles/799725/
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python
-
Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.
https://habr.com/ru/articles/799725/
#градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python
-
Одномерный лес и все прочее
Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.
https://habr.com/ru/articles/797489/
#deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning
-
Одномерный лес и все прочее
Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.
https://habr.com/ru/articles/797489/
#deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning