Публикации по теме 'random-forest'
Обучение ансамблю — простое введение
Одна из популярных концепций машинного обучения заключается в том, что вместо того, чтобы использовать одну модель для прогнозирования и работать над совершенствованием этой модели, лучше создать несколько моделей и использовать их объединенные возможности для прогнозирования. Как только концепция была установлена, появилось множество подходов к тому, как это сделать.
Конечная цель каждой модели машинного обучения или, в данном случае, метода — уменьшить общую ошибку. Общая ошибка для..
Какая политическая партия, по прогнозам AI, выиграет президентскую гонку 2024 года?
В своем предыдущем посте я обсуждал, как машинное обучение может предсказывать, какой кандидат в президенты победит на президентских выборах 2020 года, а также обнаруживать любые аномалии голосования, такие как экспоненциальный рост голосов на выборах 2020 года по сравнению с предыдущими выборами. Ссылку на мой предыдущий пост можно найти здесь: https://medium.com/ai-in-plain-english/what-candidate-did-random-forest-predict-would-win-the-2020-presidential -выборы-2250176a1ba1»
В этом..
От данных к пониманию: прогнозирование оттока электронной коммерции с помощью машинного обучения
Что такое Чёрн?
По буквальному определению из кембриджского словаря :
Коэффициент оттока (существительное): процент клиентов, которые перестали покупать продукты или услуги определенной компании, рассчитанный за определенный период времени.
В контексте предприятий электронной коммерции термин «отток» относится к состоянию, при котором клиенты перестают вести дела с компанией в течение определенного периода времени. Коэффициент оттока — важный показатель для предприятий..
Каким клиентам Starbucks должен предлагать скидки?
Анализ данных о том, как клиенты взаимодействуют с кампаниями предложений, и определение того, какие из них выгодны для отправки предложений.
Клиенты по-разному относятся к тому, как они взаимодействуют с вашими продуктами или услугами. В случае с кофейнями, такими как Starbucks, у них могут быть клиенты, которые делают покупки только время от времени, другие могут брать кофе перед работой каждый рабочий день недели и так далее. Такое поведение клиентов может стать еще более сложным,..
Как предсказать и предотвратить отток клиентов с помощью машинного обучения
Получите лучшее понимание того, какие данные собираются и как их использовать для удержания клиентов
Поскольку стоимость денег увеличивается, а дополнительное финансирование поступает с «дополнительными условиями», сейчас как никогда важно, чтобы SaaS-компании уделяли больше внимания удержанию клиентов. Инвесторы больше не верят в идею «роста любой ценой» и стремятся увидеть приверженность пути к прибыльности. Лучший способ повысить прибыльность – сохранить и увеличить расходы..
Модели ансамбля: как делать более точные прогнозы, комбинируя несколько моделей с кодами Python…
Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix рекомендует фильмы, которые могут вам понравиться? Или как Amazon предлагает продукты, которые вы, возможно, захотите купить? Или как Google ранжирует веб-страницы, соответствующие вашему поисковому запросу?
Все это примеры машинного обучения, ветви искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения. В настоящее время машинное обучение используется повсюду, и оно поддерживает..
Модель обнаружения и фильтрации спама в электронной почте
Введение
В современном мире электронная почта является широко распространенной формой официального общения, наиболее часто используемой практически во всех секторах. Это связано с тем, что он быстрый, дешевый, надежный и доступный и может использоваться для передачи сообщений большой группе людей одним нажатием кнопки. Наиболее распространенным недостатком электронной почты как средства связи является спам. Спам — это незапрашиваемая и нежелательная нежелательная почта, которая..
