Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.
Практическое занятие по классификации данных. Подробно рассмотрены логистическая регрессия (logit) и метрики оценки производительности модели (ROC/AUC, F1-score) в реальной прогностической задаче. ipynb: Содержание: 00:00 введение 01:56 логистическая регрессия (logit) 12:24 предобработка и разведочный анализ данных 37:48 QUASI-COMPLETE SEPARATION 42:00 оптимизация параметров logit 47:50 оценка производительности модели (метрики) Лектор: к.ф.-м.н Андрей Степнов
