3. Выбор и оценка модели

• 3.1. Кросс-валидация: оценка производительности оценщика
  • 3.1.1. Вычисление перекрестно проверенных метрик
  • 3.1.2. Итераторы перекрестной проверки
  • 3.1.3. Примечание о перемешивании
  • 3.1.4. Кросс-валидация и выбор модели
  • 3.1.5. Оценка перестановочного теста
• 3.2. Настройка гиперпараметров оценщика
  • 3.2.1. Исчерпывающий поиск по сетке
  • 3.2.2. Рандомизированная оптимизация параметров
  • 3.2.3. Поиск оптимальных параметров с последовательным сокращением вдвое
  • 3.2.4. Советы по поиску параметров
  • 3.2.5. Альтернативы полному перебору параметров
• 3.3. Настройка порога принятия решения для предсказания класса
  • 3.3.1. Последующая настройка порога принятия решения
• 3.4. Метрики и оценка: количественная оценка качества предсказаний
  • 3.4.1. Какую функцию оценки следует использовать?
  • 3.4.2. Обзор API оценки
  • 3.4.3. The scoring параметр: определение правил оценки модели
  • 3.4.4. Метрики классификации
  • 3.4.5. Метрики ранжирования для многометочной классификации
  • 3.4.6. Метрики регрессии
  • 3.4.7. Метрики кластеризации
  • 3.4.8. Фиктивные оценщики
• 3.5. Кривые валидации: построение оценок для оценки моделей
  • 3.5.1. Кривая валидации
  • 3.5.2. Кривая обучения