ПРОВЕРКА МОДЕЛИ НА АДЕКВАТНОСТЬ PYTHON DUMMYCLASSIFIER
Для проверки адекватности модели машинного обучения в Python, удобно использовать DummyClassifier из библиотеки scikit-learn. Это простой классификатор, который можно использовать в качестве эталонной модели.
from sklearn.dummy import DummyClassifier
clf = DummyClassifier(strategy='stratified')
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)После обучения этой модели можно провести тестирование и результаты использовать для сравнения с результатами более сложных моделей. Например, если результаты DummyClassifier близки к результатам другой модели, то можно предположить, что более сложная модель не имеет смысла использовать в данной задаче.
Важно учитывать, что DummyClassifier не учитывает никаких особенностей данных и использует случайные значения для классификации, поэтому его результаты не могут быть использованы для принятия окончательных решений, а лишь для проверки адекватности моделей.
Различие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучением
Machine Learning Fundamentals: Cross Validation
Практика в библиотеке SKLearn: предобработка данных // Основы машинного обучения
Занятие 15. Классификация в Scikit-learn
105 Evaluating A Classification Model 6 Classification Report - Creating Machine Learning Models
ML: пишем на python модель simple linear regression для определения выброса СО2 автомобилем
All Machine Learning Models Explained in 5 Minutes - Types of ML Models Basics
Новые материалы: