#logistic_regression — Public Fediverse posts

Борьба с дисбалансом классов. Ансамблевые и комбинированные методы

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это четвертая часть цикла о борьбе с дисбалансом классов. Предыдущие статьи: - В первой статье мы рассказали про суть проблемы дисбаланса классов и стандартные методы борьбы с ним; - Во второй статье обсуждались методы undersampling - удаление данных из распространенного класса; - В третьей статье рассматривались методы oversampling - генерация примеров редкого класса. В данной части мы рассмотрим комбинированные и ансамблевые методы библиотеки Imbalanced Learn .

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/975626/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Ансамблевые и комбинированные методы

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это четвертая часть цикла о борьбе с дисбалансом классов. Предыдущие статьи: - В первой статье мы рассказали про суть проблемы дисбаланса классов и стандартные методы борьбы с ним; - Во второй статье обсуждались методы undersampling - удаление данных из распространенного класса; - В третьей статье рассматривались методы oversampling - генерация примеров редкого класса. В данной части мы рассмотрим комбинированные и ансамблевые методы библиотеки Imbalanced Learn .

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/975626/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Ансамблевые и комбинированные методы

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это четвертая часть цикла о борьбе с дисбалансом классов. Предыдущие статьи: - В первой статье мы рассказали про суть проблемы дисбаланса классов и стандартные методы борьбы с ним; - Во второй статье обсуждались методы undersampling - удаление данных из распространенного класса; - В третьей статье рассматривались методы oversampling - генерация примеров редкого класса. В данной части мы рассмотрим комбинированные и ансамблевые методы библиотеки Imbalanced Learn .

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/975626/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Ансамблевые и комбинированные методы

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это четвертая часть цикла о борьбе с дисбалансом классов. Предыдущие статьи: - В первой статье мы рассказали про суть проблемы дисбаланса классов и стандартные методы борьбы с ним; - Во второй статье обсуждались методы undersampling - удаление данных из распространенного класса; - В третьей статье рассматривались методы oversampling - генерация примеров редкого класса. В данной части мы рассмотрим комбинированные и ансамблевые методы библиотеки Imbalanced Learn .

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/975626/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Oversampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье мы обсудили актуальность данной проблемы в машинном обучении, а также сравнили методы борьбы с ним, без внесения изменений в сами данные: изменение весов классов и порога принятия решения моделью. Во второй статье мы сравнивали undersampling-методы, которые удаляли представителей частого класса. В данной части мы протестируем методы балансировки данных методом oversampling из библиотеки imblearn . Суть данного метода заключается в том, что мы пытаемся бороться с дисбалансом классов генерируя данные для редкого класса. Мы рассмотрим разные способы генерации таких данных и протестируем их на синтетических данных.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/968714/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Oversampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье мы обсудили актуальность данной проблемы в машинном обучении, а также сравнили методы борьбы с ним, без внесения изменений в сами данные: изменение весов классов и порога принятия решения моделью. Во второй статье мы сравнивали undersampling-методы, которые удаляли представителей частого класса. В данной части мы протестируем методы балансировки данных методом oversampling из библиотеки imblearn . Суть данного метода заключается в том, что мы пытаемся бороться с дисбалансом классов генерируя данные для редкого класса. Мы рассмотрим разные способы генерации таких данных и протестируем их на синтетических данных.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/968714/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Oversampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье мы обсудили актуальность данной проблемы в машинном обучении, а также сравнили методы борьбы с ним, без внесения изменений в сами данные: изменение весов классов и порога принятия решения моделью. Во второй статье мы сравнивали undersampling-методы, которые удаляли представителей частого класса. В данной части мы протестируем методы балансировки данных методом oversampling из библиотеки imblearn . Суть данного метода заключается в том, что мы пытаемся бороться с дисбалансом классов генерируя данные для редкого класса. Мы рассмотрим разные способы генерации таких данных и протестируем их на синтетических данных.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/968714/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Oversampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье мы обсудили актуальность данной проблемы в машинном обучении, а также сравнили методы борьбы с ним, без внесения изменений в сами данные: изменение весов классов и порога принятия решения моделью. Во второй статье мы сравнивали undersampling-методы, которые удаляли представителей частого класса. В данной части мы протестируем методы балансировки данных методом oversampling из библиотеки imblearn . Суть данного метода заключается в том, что мы пытаемся бороться с дисбалансом классов генерируя данные для редкого класса. Мы рассмотрим разные способы генерации таких данных и протестируем их на синтетических данных.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/968714/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #oversampling #баланс_классов

Борьба с дисбалансом классов. Undersampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/954402/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #баланс_классов #undersampling

Борьба с дисбалансом классов. Undersampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/954402/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #баланс_классов #undersampling

Борьба с дисбалансом классов. Undersampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/954402/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #баланс_классов #undersampling

Борьба с дисбалансом классов. Undersampling

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn.

https://habr.com/ru/companies/kozhindev/articles/954402/

#машинное_обучение #logistic_regression #xgboost #lightgbm #catboost #баланс_классов #undersampling

Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).

https://habr.com/ru/articles/901548/

#python3 #chatgpt4 #api #flask #AIProduct #machinelearning #logistic_regression #scikitlearn #ml #data_science

Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).

https://habr.com/ru/articles/901548/

#python3 #chatgpt4 #api #flask #AIProduct #machinelearning #logistic_regression #scikitlearn #ml #data_science

Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).

https://habr.com/ru/articles/901548/

#python3 #chatgpt4 #api #flask #AIProduct #machinelearning #logistic_regression #scikitlearn #ml #data_science

Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).

https://habr.com/ru/articles/901548/

#python3 #chatgpt4 #api #flask #AIProduct #machinelearning #logistic_regression #scikitlearn #ml #data_science

Анализ негативных комментариев TRUE CRIME

Привет! Я тут активно пытаюсь охватить разные области в сфере Data Science и решила, что было бы классно покопаться c обработкой естественного языка ( NLP ) на примере комментариев YouTube. Так как после работы я часто смотрю видео Саши Сулим , я задалась вопросом: "Интересно, а есть ли различия в оценке зрителями видео про маньяков в зависимости от пола!? Или нам не важно, кто был убийцей - мужчина/женщина?" Так я пришла к тому, что могу взять задачку классификации комментариев по оценке их негативности в качестве pet-проекта. То, насколько это получилось, предлагаю оценить вам.

https://habr.com/ru/articles/830100/

#ml #ai #truecrime #logistic_regression

Анализ негативных комментариев TRUE CRIME

Привет! Я тут активно пытаюсь охватить разные области в сфере Data Science и решила, что было бы классно покопаться c обработкой естественного языка ( NLP ) на примере комментариев YouTube. Так как после работы я часто смотрю видео Саши Сулим , я задалась вопросом: "Интересно, а есть ли различия в оценке зрителями видео про маньяков в зависимости от пола!? Или нам не важно, кто был убийцей - мужчина/женщина?" Так я пришла к тому, что могу взять задачку классификации комментариев по оценке их негативности в качестве pet-проекта. То, насколько это получилось, предлагаю оценить вам.

https://habr.com/ru/articles/830100/

#ml #ai #truecrime #logistic_regression

Анализ негативных комментариев TRUE CRIME

Привет! Я тут активно пытаюсь охватить разные области в сфере Data Science и решила, что было бы классно покопаться c обработкой естественного языка ( NLP ) на примере комментариев YouTube. Так как после работы я часто смотрю видео Саши Сулим , я задалась вопросом: "Интересно, а есть ли различия в оценке зрителями видео про маньяков в зависимости от пола!? Или нам не важно, кто был убийцей - мужчина/женщина?" Так я пришла к тому, что могу взять задачку классификации комментариев по оценке их негативности в качестве pet-проекта. То, насколько это получилось, предлагаю оценить вам.

https://habr.com/ru/articles/830100/

#ml #ai #truecrime #logistic_regression

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение

Логистическая и Softmax-регрессии. Теоретические основы и реализация с нуля на Python

Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.

https://habr.com/ru/articles/803397/

#логистическая_регрессия #logistic_regression #softmax #линейная_классификация #принцип_работы #реализация_с_нуля #python #data_science #машинное_обучение