Машинное обучение: метрики качества классификации и регрессии

Обучить модель — это только полдела; ключевой навык дата-сайентиста заключается в умении оценить, насколько предсказания полезны для конкретной бизнес-задачи. Здесь вы разберете, как подбирать метрики качества для моделей классификации и регрессии, чтобы понимать, является ли алгоритм действительно «умным» или просто подстраивается под данные.

Внутри курса:

• Практическое освоение инструментов библиотеки Scikit-learn для оценки моделей.
• Разбор выбора метрик с учетом специфики данных, чтобы избежать неверной интерпретации результатов.
• Перевод сложных математических понятий в практические кейсы, понятные на уровне здравого смысла.
• Более 100 интерактивных задач для закрепления навыков.

Курс предназначен для тех, кто начал изучать машинное обучение и хочет навести порядок в терминологии и методах оценки качества. После прохождения вы научитесь аргументированно выбирать метрики и проверять адекватность работы своих моделей в реальных проектах.