Делаю проект по анализу данных для заявки на стажировку в ВК.
Знаю точно, что не сделаю полностью.
Отправлю с последним абзацем в котором напиши что-то типа такого:
А далее проводим категоризацию методом случайного леса.
… в работе пользуюсь новым поиском Бинга с элементами ИИ. …
В задаче категоризации методом KMeans огромное количество графиков.
Вот способ вывести их в сетке 4 х Х.
(Количество окошек в строке можете изменять сами ,грамотно заменяя цифру 4 на нужную Вам.
Вывод графиков в сетке я уже не один раз делал.
На в этом задаче машинного обучения это особенно пригодилось.
Вообще, задача категоризации относится к задачам машинного обучения “без учителя”.
Это означает то ,что мы заранее не знаем, какой получится результат.
Сколько и какие категории в выборке данных сформируются.
[snippet slug=vyvod-setki-grafikov-python-pandas lang=python]
В результате выполнения этой программе на языке Python получается примерно вот это:
Сегодня закончил последнюю теоретическую часть в программе обучения Анализ данных на Яндекс.Практикуме.
Эта часть далась мне нелегко. Было очень много непонятных слов и действий.
Но, зато, очень интересно. Ведь это были Начала машинного обучения.
Нам рассказали и на практике показали, как устроено обучение машинного моделирования на основе накопленных данных для прогнозирования результатов будущих периодов.
Есть фитнес-центр. Администраторы этого предприятия ведут учёт того, как клиенты его посещают.
Удержание клиентов
