background top icon
background center wave icon
background filled rhombus icon
background two lines icon
background stroke rhombus icon
header logo icon

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

input logo icon
Обложка аудиозаписи
Подождите немного, мы готовим ссылки для удобного просмотра видео без рекламы и его скачивания.
console placeholder icon
Предыдущее видео: 100❤️Следующее видео: 🇮🇩Let’s go! Bali in Indonesia! 5GX Bali
Оглавление
|

Оглавление

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)
Топ скачиваемых видео
|

Топ скачиваемых видео

Теги видео
|

Теги видео

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
У вас уже установлен UDL Helper Вы можете скачивать видео в 1 клик!
Установлено
для
Google Chrome

Описание:

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://instagram.com/miracl6_ Группы в ВКонтакте https://vk.com/pymagic Telegram https://t.me/pymagic *Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации #DataScience #python

Готовим варианты загрузки

popular icon
Популярные
hd icon
HD видео
audio icon
Только звук
total icon
Все форматы
* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."
** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

mobile menu iconКак можно скачать видео "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"?mobile menu icon

  • Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.

  • Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.

  • UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

mobile menu iconКакой формат видео "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" выбрать?mobile menu icon

  • Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

mobile menu iconПочему компьютер зависает при загрузке видео "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"?mobile menu icon

  • Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

mobile menu iconКак скачать видео "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python" на телефон?mobile menu icon

  • Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

mobile menu iconКак скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"?mobile menu icon

  • Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

mobile menu iconКак сохранить кадр из видео "Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python"?mobile menu icon

  • Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

mobile menu iconСколько это всё стоит?mobile menu icon

  • Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.