Ансамбли моделей в Scikit-learn — усиливаем ML-модели за счёт объединения // «Machine Learning. Pro»

Хотите, чтобы ваши модели давали более стабильные и точные прогнозы? Ансамбли — это проверенный способ повысить качество машинного обучения. На этом уроке вы научитесь использовать базовые и продвинутые ансамбли с помощью библиотеки Scikit-learn. 📍 Программа вебинара: 1. Объяснение ключевых концепций ансамблирования: bagging, boosting, stacking. 2. Обзор готовых ансамблевых моделей в Scikit-learn: - RandomForestClassifier - GradientBoostingClassifier - VotingClassifier и StackingClassifier 3. Практическая часть: сравним одиночные модели и ансамбли на реальном датасете. 👥 Кому подходит этот урок: - Начинающим и продолжающим ML-специалистам, желающим повысить метрики своих моделей. - Студентам и преподавателям, изучающим базовые подходы к улучшению обобщающей способности моделей. - Разработчикам, работающим над прикладными задачами классификации и регрессии. ✅ Результаты урока: - Когда и зачем использовать ансамбли: преимущества и подводные камни. - Как настроить и обучить ансамблевые модели в scikit-learn. - Как правильно валидировать и сравнивать ансамбли. - Как комбинировать разные модели для максимального эффекта (stacking & blending). Вебинар в рамках старта курса «Machine Learning. Professional». «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/jWVC/ Преподаватель: Игорь Стурейко - более 15 лет занимался прикладной математикой и мат. моделированием Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/zroS/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/