説明:
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
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http://unidownloader.com/サイトは、プログラムやブラウザー拡張機能をインストールせずにビデオや個別のオーディオトラックをダウンロードする最高の方法です。 UDL Helper拡張機能は、コンテンツをすばやくダウンロードできるように、YouTube、Instagram、OK.ruのサイトに調和して統合される便利なボタンです。 UDL Client(Windows用)プログラムは、900以上のサイト、ソーシャルネットワークやビデオホスティング、及びソースで利用可能なあらゆるビデオ画質をサポートする最も強力なソリューションです。 UDL Liteは、モバイルデバイスを使用してサイトに簡単にアクセスできる方法です。これを使用することにより、ビデオがお使いのスマホに直接ダウンロードできます。
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