Изменения

Обучение моделей машинного обучения происходит итерационно – пробуются различные модели, [[Настройка гиперпараметров|перебираются гиперпараметры]], сравниваются значения выбранной метрики и выбирается лучшая комбинация.

Далее необходимо определить, на каких данных будет обучаться модель, а на каких тестироваться. Традиционный подход – это разделение набора данных на 3 части (обучение, валидация и тестирование) в пропорции 60/20/20. В данном случае обучающая выборка используется для обучения модели, а валидация и тестирование для получения значения метрики без эффекта переобучения. Более сложные стратегии обучения модели подразумевают использование различных вариантов кросс-валидации. Также на данном шаге требуется определить, как будет происходить оптимизация гиперпараметров моделей, сколько потребуется итераций для каждого алгоритма, будет ли использоваться [https://medium.com/@elutins/grid-searching-in-machine-learning-quick-explanation-and-python-implementation-550552200596 grid-search ] или [https://en.wikipedia.org/wiki/Random_search random-search].