174
правки
Изменения
м
[[Файл:Scikit-learn-scheme.png|300px|thumb|[https://www.codeastar.com/choose-machine-learning-models-python/ Рис 2. Схема выбора модели в библиотеке scikit-learn для Python]]]
→Методы выбора модели
=== Методы выбора модели ===
Модель можно выбрать из некоторого множества моделей, проверив результат работы каждой модели из множества с помощью ручного тестирования, но ручное тестирование серьезно ограничивает количество моделей, которые можно перебрать, а также требует больших трудозатрат. Поэтому в большинстве случаев используются алгоритмы, позволяющие автоматически выбирать модель. Далее будут рассмотрены некоторые из таких алгоритмов.
[[Файл:Scikit-learn-scheme.png|900px|thumb|[https://www.codeastar.com/choose-machine-learning-models-python/ Рис 2. Схема выбора модели в библиотеке scikit-learn для Python]]]
==== Кросс-валидация ====
Основная идея алгоритма кросс-валидации {{---}} разбить обучающую выборку на обучающую и тестовую, чтобы таким образом эмулировать наличие тестовой выборки, которая не участвует в обучении, но для которой известны правильные ответы. Более подробно про алгоритм кросс-валидации можно прочитать в [[Кросс-валидация | соответствующей статье]].
