Постановка проблемы и цель Представьте, что вы работаете специалистом по данным в страховой компании. Ваш менеджер попросил вас придумать решение для анализа данных, чтобы оценить стоимость медицинского обслуживания человека, купившего медицинскую страховку в учреждении. Создайте модель машинного обучения для оценки стоимости медицинского обслуживания пациента . Пикарет PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и инструмент сквозного управления..

Решение задач классификации с PyCaret - это проще, чем вы думаете. Несколько дней назад я рассказал об основах библиотеки PyCaret , а также о том, как использовать ее для решения задач регрессии . Если вы здесь новичок, PyCaret - это библиотека машинного обучения с низким кодом, которая делает все за вас - от выбора модели до развертывания. Чтение двух предыдущих статей не является обязательным условием, но вы можете свободно просматривать их, если раньше не пользовались библиотекой...

Учебник для бета-версии - легко выполнять прогнозирование Оглавление Введение Настройка, сравнение, настройка и смешивание моделей Производственная модель Краткое содержание Рекомендации Введение Откровенно говоря, даже если это кажется простым, с алгоритмами временных рядов обычно трудно иметь дело. PyCaret [2] облегчает много монотонной и запутанной работы, автоматизируя настройку и сравнение моделей процессов временных рядов. Вы можете сделать еще один шаг вперед,..

Вы ищете способ построить модель машинного обучения (ML) без написания большого количества кода? Если у вас нет кода или мало кода, библиотека PyCaret может упростить вам создание моделей ML, как профессионалу. В конце этой статьи вы: Поймите знания PyCaret. Понимание рабочего процесса машинного обучения. Создайте модель классификации рака молочной железы с помощью PyCaret. Что такое Пикарет? PyCaret — это библиотека Python для машинного обучения с низким кодом. PyCaret..