Юля, привет! Спасибо тебе огромное за труды, всегда в первую очередь обращаюсь к твоим роликам если возникают непонятки в обучении) Сейчас вот столкнулась с кросс валидацией 🤯 Подскажи пожалуйста, не планируешь ли ты выпускать видео по этой теме?
Привет! Скажи пожалуйста, а есть ли какие нибудь альтернативы библиотеке scikit-learn, или все используют именно её? (потому что, как я понял, она реализует все, на данный момент известные, возможности классического машинного обучения)
Привет! В sklearn много базовых моделей реализовано, метрик, функций для подготовки данных, поэтому использует именно её. А вот если хочется обучать другие модели (не классические), то можно посмотреть на другие библиотеки (XGBoost, Catboost, LightGBM и т.д.)
спасибо за ролик )
Спасибо! Крутое видео! Все очень доступно и понятно!
Пожалуйста!
Благодарю за приятные слова 😊
Юля, привет!
Спасибо тебе огромное за труды, всегда в первую очередь обращаюсь к твоим роликам если возникают непонятки в обучении)
Сейчас вот столкнулась с кросс валидацией 🤯
Подскажи пожалуйста, не планируешь ли ты выпускать видео по этой теме?
Привет!
Большое спасибо за приятные слова 😸
Планируется такое видео, но когда смогу его подготовить и записать, пока подсказать не могу
В описании опечатка (в квадр. скобках), отчего не ставится ссылка на временную точку в ролике:
>>> 9:48[1] Indicator method через MissingIndicator
Большое спасибо за внимательность!
Удалила эту лишнюю единицу
Спасибо, очень интересно !)
Очень рада, что видео понравилось :)
Привет! Скажи пожалуйста, а есть ли какие нибудь альтернативы библиотеке scikit-learn, или все используют именно её? (потому что, как я понял, она реализует все, на данный момент известные, возможности классического машинного обучения)
Привет!
В sklearn много базовых моделей реализовано, метрик, функций для подготовки данных, поэтому использует именно её.
А вот если хочется обучать другие модели (не классические), то можно посмотреть на другие библиотеки (XGBoost, Catboost, LightGBM и т.д.)