У нас вы можете посмотреть бесплатно (HSMA 6 Day 14) 4J - Optimising ML: Imputation, Feature Engineering & Selection, Hyperparameters или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
*Unfortunately the first 5 minutes or so of the lecture was not recorded* Covering a range of ways to improve your model's performance, including: Missing Data Imputation with SimpleImputer and IterativeImputer Feature Selection with SequentialFeatureSelector (forward and backward selection) and SelectFromModel (feature importance selection with model coefficients or mean decrease in impurity) Feature Engineering Dataset Splits (train/test/validation, k-fold) Dealing with Imbalanced Datasets with model parameters Hyperparameter tuning with exhaustive gridsearch, randomised gridsearch, and the Optuna framework Additional areas in the slides, but not covered in the video, are: ensemble models sklearn pipelines automatic model selection with the flaml library model calibration curves (reliability plots) Slides: https://docs.google.com/presentation/... Code Slides Only: https://docs.google.com/presentation/... Github Repository: https://github.com/hsma-programme/h6_... HSMA Website: https://sites.google.com/nihr.ac.uk/h...