Exercise 29 Naive Bayes Classifier Naiwny Bayes to prosta technika konstruowania klasyfikatorów: modele, które przypisują etykiety klas do wystąpień problemowych, reprezentowane jako […]
Exercise 28 Threshold ROC curve W poprzedniej części stworzyliśmy model, który skazał którzy klienci prawdopodobnie wezmą kredyt oraz tych, którzy niestety, raczej […]
Exercise 27 Marketing bankowy – działalność podmiotów gospodarczych mającą na celu poznanie i dostosowanie się do potrzeb rynku oraz oddziaływanie na popyt […]
Exercise 26 Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem niezbilansowanych zbiorów. In [1]: import numpy as np import pandas as pd #import xgboost as xgb […]
Exercise 25 Istnieją dwa sposoby budowania modelu na zmiennych dyskretnych. PYTANIE: czy model zbudowany na różnych metodach kodowania może mieć różne właściwości predykcyjne? 15 kwietnia […]
źródło danych: http://sigmaquality.pl/wp-content/uploads/2019/09/phone_data.csv In [1]: import pandas as pd import dateutil import numpy as np df = pd.read_csv(’c:/1/phone_data.csv’) df.head(4) Out[1]: index date duration item month network […]
In [3]: import pandas as pd import seaborn as sns df2 = pd.read_csv(’c:/8/dots2.txt’) df2.sample(8) Out[3]: align choice time coherence firing_rate 367 dots T2 540 3.2 37.178237 […]
Przy budowie modelów ML występuje problrm dobrania najlepszych parametrów. Poniżej dowiemy się jak dobierać optymalne hiperparametry dla modelu. źródło: https://towardsdatascience.com/optimizing-hyperparameters-in-random-forest-classification-ec7741f9d3f6 https://chrisalbon.com/machine_learning/model_evaluation/plot_the_validation_curve/ In [1]: import numpy as […]
Introduction Logistic regression is algorithm of classification machine learning. Model predicts binary state of dependent variable. Dependent result variable takes value from 0 to 1. […]
Quality of Poliaxid Estimation of the result of the empirical research with machine learning tools Part one: preliminary graphical analysis to research of coefficients dependence […]
Correctly carried out linear regression model is the mapping of reality. It can be used to diagnostic systems, to prevent failures or even installation stoppage. […]
Today we find out how to create simple regression model to predict level of output electricity in power plant works in combined cycle. Źródło bazy […]
In [4]: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({’A’ : [’foo’, 'foo’, 'bar’, 'foo’, 'bar’, 'foo’], 'B’ : [’one’, 'two’, 'three’,’two’, 'two’, […]
Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem zbilansowanych zbiorów źródło: http://sigmaquality.pl/machine-learning/model-regresji-logistycznej-czesc-2-oversampling/ In [1]: import numpy as np import pandas as pd #import xgboost as xgb import […]
Procedura oversampling dla Logistic Regression Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem niezbilansowanych zbiorów. źródło: http://sigmaquality.pl/machine-learning/model-regresji-logistycznej-czesc-2-oversampling/ źródło danych: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/ In [1]: import numpy as np import […]
Copyright © 2026 | WordPress Theme by MH Themes
