Ajouter "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"

Couverture d'audio

Veuillez patienter. Nous préparons des liens pour regarder et charger des vidéos sans publicité.

Vidéo précédente : Что почитать? Лучшие КНИГИ для АНАЛИТИКА (a/b тесты, статистика и data science)Vidéo suivante : Neural Network 3D Simulation

0:00

Задача кредитного скоринга

0:25

Что необходимо сделать перед построением модели

0:44

Загрузка данных и предварительный анализ

4:07

Главная фишка EDA анализа!!!!! Как делать EDA?

5:29

Рассматриваем гипотезы

6:13

Анализируем целевую переменную (таргет) / Дисбаланс классов

7:11

Первая гипотеза. Распределение возраста в разрезе таргета (seaborn), нормализуем данные

8:11

Вторая гипотеза. Распределение возраста в разрезе образования / boxplot

10:10

Корреляция признаков

10:30

Третья гипотеза. Анализ зарплат в разрезе таргета / образования

12:33

Feature engineering (генерация фичей), как его делать, какие могут быть новые признаки, что делать с признаком типа дата-время, логарифмирование

15:07

Построение модели машинного обучения. 1 этап - бейзлайн (Logistic Regression)

16:46

Как интерпретировать и использовать метрики precision, recall, roc-auc

17:41

Строим roc-auc curve

18:03

Подбор параметров модели с использованием GridSearch

18:40

Сравниваем результаты на графике roc-auc / анализируем метрики

19:32

Анализ важных признаков после обучения модели

20:02

Используем для анализа важных признаков библиотеку shap / Интерпретирует результаты

22:30

Коэффициенты логистической регрессии

23:27

Сравнение важных признаков в разных классов (визуализация различий)

Neural Network 3D Simulation

Neural Network 3D Simulation

Chaîne: Denis Dmitriev

Что почитать? Лучшие КНИГИ для АНАЛИТИКА (a/b тесты, статистика и data science)

Что почитать? Лучшие КНИГИ для АНАЛИТИКА (a/b тесты, статистика и data science)

Chaîne: Noukash

Как подготовить данные для обучения нейронной сети? Интенсив по Python, нейросетям и биткоину

Как подготовить данные для обучения нейронной сети? Интенсив по Python, нейросетям и биткоину

Chaîne: Skillbox Программирование

Уроки по Python с НУЛЯ для Data Scientist / Структуры данных, if-else, циклы for/while

Уроки по Python с НУЛЯ для Data Scientist / Структуры данных, if-else, циклы for/while

Chaîne: miracl6

Разговор с Главным Учёным OpenAI: Супер-Интеллект, Шпионы, Microsoft и Просветление

Разговор с Главным Учёным OpenAI: Супер-Интеллект, Шпионы, Microsoft и Просветление

Chaîne: Тест Тьюринга

Это сделает вас полиглотом | Откровение нейросетей

Это сделает вас полиглотом | Откровение нейросетей

Chaîne: Evgeny Eroshev

Написал нейросети для рисования | Как работает DeepDream?

Написал нейросети для рисования | Как работает DeepDream?

Chaîne: Onigiri

дата сайентист

data science

data scientist

career in tech

работа в big data

data science interview

саморазвитие

sillicon valley

основы программирования

как проходить интервью

аналитик

Yandex

анализ данных

datascience

карьера в data science

Sysml

data analyst

ods

open data science

машинное обучение

miracl6

PyMagic

deep learning

perceptron

нейронные сети

глубокое обучение

нейронки

нейросеть

pytorch

функция активации

сигмоида

релу

relu

python

Vous avez déjà installé UDL Helper Vous pouvez télécharger vidéo en seul clic !

pour

Google Chrome

Description :

Авторский курс по Data Science для начинающих https://pymagic.ru/ Код на Boosty https://boosty.to/miracl6/posts/96b1fe98-d4ea-455c-b1a1-670a2b90668b?share=post_link Разбираем задачу по Data Science кредитный скоринг с использованием модели логистической регрессии. Учимся грамотно подходить к разведочному анализу данных EDA, а также обучать модель ML и интерпретировать результаты для бизнеса. Новая группа ВКонтакте https://vk.com/pymagic Датасет https://www.kaggle.com/c/sf-dst-scoring Таймкоды: 00:00 Задача кредитного скоринга 00:25 Что необходимо сделать перед построением модели 00:44 Загрузка данных и предварительный анализ 04:07 Главная фишка EDA анализа!!!!! Как делать EDA? 05:29 Рассматриваем гипотезы 06:13 Анализируем целевую переменную (таргет) / Дисбаланс классов 07:11 Первая гипотеза. Распределение возраста в разрезе таргета (seaborn), нормализуем данные 08:11 Вторая гипотеза. Распределение возраста в разрезе образования / boxplot 10:10 Корреляция признаков 10:30 Третья гипотеза. Анализ зарплат в разрезе таргета / образования 12:33 Feature engineering (генерация фичей), как его делать, какие могут быть новые признаки, что делать с признаком типа дата-время, логарифмирование 15:07 Построение модели машинного обучения. 1 этап - бейзлайн (Logistic Regression) 16:46 Как интерпретировать и использовать метрики precision, recall, roc-auc 17:41 Строим roc-auc curve 18:03 Подбор параметров модели с использованием GridSearch 18:40 Сравниваем результаты на графике roc-auc / анализируем метрики 19:32 Анализ важных признаков после обучения модели 20:02 Используем для анализа важных признаков библиотеку shap / Интерпретирует результаты 22:30 Коэффициенты логистической регрессии 23:27 Сравнение важных признаков в разных классов (визуализация различий) Instagram* https://www.facebook.com/unsupportedbrowser Группы в ВКонтакте https://vk.com/pymagic Telegram https://t.me/pymagic *Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации

Préparation des options de chargement

Populaire

HD vidéo

Seulement le son

Tous les formats

* - Si la vidéo est lue dans un nouvel onglet, allez-y, puis faites un clic droit sur la vidéo et sélectionnez "Enregistrer la vidéo sous..."

** - Lien est destiné à la lecture en ligne dans des lecteurs spécialisés

Questions sur le téléchargement de vidéo

Comment puis-je télécharger la vidéo "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" ?

Le site web http://unidownloader.com/ est le meilleur moyen de télécharger une vidéo ou une piste audio séparée si vous souhaitez éviter d'installer des programmes et des extensions.
L'extension UDL Helper est un bouton pratique qui s'intègre parfaitement aux sites YouTube, Instagram et OK.ru pour un téléchargement rapide du contenu.
Le programme UDL Client (pour Windows) est la solution la plus puissante qui supporte plus de 900 sites web, réseaux sociaux et sites d'hébergement vidéo, ainsi que toute qualité vidéo disponible dans la source.
UDL Lite est un moyen très pratique d'accéder à un site web depuis votre appareil mobile. Avec son aide, vous pouvez facilement télécharger des vidéos directement sur votre smartphone.

Quel format de vidéo "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" faut-il choisir ?

Les formats offrant la meilleure qualité sont les suivants : FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) et 8K (4320p). Plus la résolution de votre écran est élevée, plus la qualité de la vidéo doit être élevée. Toutefois, il faut aussi tenir compte d'autres facteurs : la vitesse de téléchargement, l'espace disponible et les performances de l'appareil pendant la lecture.

Pourquoi mon ordinateur se bloque-t-il lors du chargement d'une vidéo "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" ?

Le navigateur/l'ordinateur ne doit pas se bloquer complètement ! Si cela arrive, veuillez le signaler en ajoutant un lien vers la vidéo. Parfois, les vidéos ne peuvent pas être téléchargées directement dans un format approprié, c'est pourquoi nous avons ajouté la possibilité de convertir le fichier au format souhaité. Dans certains cas, ce processus peut utiliser activement les ressources de l'ordinateur.

Comment puis-je télécharger une vidéo "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" sur mon téléphone ?

Vous pouvez télécharger une vidéo sur votre smartphone en utilisant le site web ou l'application pwa UDL Lite. Il est également possible d'envoyer un lien de téléchargement via un code QR à l'aide de l'extension UDL Helper.

Comment puis-je télécharger une piste audio (musique) au format MP3 "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" ?

Le moyen le plus pratique est d'utiliser le programme UDL Client, qui permet de convertir les vidéos en MP3. Dans certains cas, le format MP3 peut également être téléchargé grâce à l'extension UDL Helper.

Comment puis-je enregistrer une image d'une vidéo "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" ?

Cette fonctionnalité est disponible dans l'extension UDL Helper. Veuillez vous assurer que l'option "Afficher le bouton d'instantané de la vidéo" est cochée dans les paramètres. Une icône de caméra devrait apparaître dans le coin inférieur droit du lecteur, à gauche de l'icône "Paramètres". Lorsque vous cliquez dessus, l'image actuelle de la vidéo est enregistrée sur votre ordinateur au format JPEG.

Quel est le prix de tout cela ?

Cela ne coûte rien. Nos services sont absolument gratuits pour tous les utilisateurs. Il n'y a pas d'abonnement PRO, ni de restriction sur le nombre ou la durée maximale des vidéos à télécharger.