Скачать или смотреть Как настроить гиперпараметры SVM? — Дружелюбный статистик

Как настроить гиперпараметры SVM? В этом информативном видео мы познакомим вас с основными аспектами настройки гиперпараметров для метода опорных векторов (SVM) в Python. Понимание гиперпараметров критически важно для повышения производительности вашей модели. Мы объясним их роль в машинном обучении и объясним, чем они отличаются от параметров, полученных из данных. Сосредоточившись на ключевых гиперпараметрах, таких как параметр регуляризации, тип ядра, значение гаммы и степень полинома, вы получите прочную основу.

Мы также познакомим вас с популярными методами настройки, такими как поиск по сетке и случайный поиск. Каждый метод имеет свои преимущества и может быть применен с помощью библиотеки scikit-learn. Следуя нашему пошаговому процессу, вы научитесь определять сетку гиперпараметров, инициализировать модель SVM и оценивать комбинации с помощью перекрёстной проверки.

Это видео предназначено для аналитиков данных и всех, кто заинтересован в улучшении своих моделей машинного обучения. Освоив настройку гиперпараметров, вы будете лучше подготовлены к достижению надежных результатов в своих проектах. Присоединяйтесь к нашему всеобъемлющему обсуждению и подпишитесь на наш канал, чтобы получить больше практических советов по измерениям и данным.

⬇️ Подпишитесь на наш канал, чтобы получить ещё больше ценной информации.

🔗Подпишитесь: https://www.youtube.com/@TheFriendlyS...

#SupportVectorMachines #HyperparameterTuning #MachineLearning #DataScience #PythonProgramming #ScikitLearn #GridSearch #RandomSearch #ModelOptimization #DataAnalysis #SVM #PredictiveModeling #CrossValidation #DataMining #ArtificialIntelligence

О нас: Добро пожаловать на The Friendly Statistician — ваш главный ресурс для всех, кто интересуется измерениями и данными! Независимо от того, являетесь ли вы начинающим аналитиком данных, опытным статистиком или просто интересуетесь миром цифр, наш канал создан для того, чтобы сделать статистику доступной и интересной для всех.