Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров

Стандартная процедура разделения данных на обучение и тест часто приводит к переобучению — здесь разбирают инструменты Scikit-learn, которые позволяют объективно оценивать качество моделей и подбирать их настройки автоматически. Внутри рассматриваются стратегии разбиения (LeaveOneOut, GroupKFold, TimeSeriesSplit), анализ влияния объема данных на обучение через learning_curve и визуализация результатов с помощью cross_val_predict. Особое внимание уделено автоматизации поиска оптимальных гиперпараметров с помощью GridSearchCV и RandomizedSearchCV. Курс ориентирован на тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и хочет перейти от базового тестирования к профессиональной настройке моделей. После прохождения вы сможете обоснованно выбирать метод валидации под конкретный тип данных и настраивать модели так, чтобы они сохраняли точность на новых данных.