Разделение Данных и Метрики || Машинное Обучение

Аве Кодер! В этом уроке мы усвоим зачем нужно разделять набор данных на тестовые, валидационные и тренировочные данные, как это сделать в библиотеке scikit learn, что такое к-кратная перекрестная проверка (k-fold cross validation), а также какие базовые метрики существуют для задач классификации, чтобы определять хорошечность модели, которую мы тут героически строим. Colab Notebook: #scrollTo=PrrDmZCn-7k8 #авекодер #датасайнс #машинноеобучение Telegram: VK: Instagram: Поддержи проект: BTH: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4 ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB Аве Тех: Ave Coder на английском: ______________________ Аве Кодер! Меня зовут V и я кодер. Я экспортирую из Англии: актуальные туториалы, computer science, брейнхаки, лайфхаки, здоровье кодера, тревэл он нью левэл, английский для кодера, как кодеру не помереть с голоду, юмор и многое другое. Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!