Артём Владимирович Груздев - Предварительная подготовка данных в Python: Том 1. Инструменты и валидация

перестановками
при разбиении с помощью класса ShuffleSplit..........................................294
7.10.7. Стратифицированная перекрестная проверка
со случайными перестановками при разбиении
с помощью класса StratifiedShuffleSplit....................................................296
7.10.8. Перекрестная проверка с исключением по одному
с помощью класса LeaveOneOut.................................................................297
7.10.9. Перекрестная проверка с исключением p наблюдений
с помощью класса LeavePOut......................................................................299
7.11. Виды перекрестной проверки для данных формата
«один объект – несколько наблюдений» и стратифицированных
данных (отсутствует ось времени) ...............................................................301
7.11.1. Перекрестная проверка, учитывающая группы связанных
наблюдений, с помощью классов GroupKFold ..........................................301
7.11.2. Перекрестная проверка, учитывающая группы связанных
наблюдений с исключением из обучения одной группы, с помощью
класса LeaveOneGroupOut ..........................................................................302

Оглавление  7
7.11.3. Перекрестная проверка, учитывающая группы связанных
наблюдений с исключением из обучения p групп, с помощью
класса LeavePGroupsOut..............................................................................304
7.11.4. Перекрестная проверка, учитывающая группы связанных
наблюдений и распределение классов, с помощью класса
StratifiedGroupKFold....................................................................................305
7.11.5. Перекрестная проверка со случайными перестановками
при разбиении и учитывающая группы связанных наблюдений
с помощью класса GroupShuffleSplit..........................................................307
7.12. Обычный и случайный поиск наилучших гиперпараметров
по сетке с помощью классов GridSearchCV и RandomizedSearchCV.............309
7.12.1. Обычный поиск оптимальных значений гиперпараметров
моделей предварительной подготовки и модели
машинного обучения..................................................................................312
7.12.2. Обычный поиск оптимальных значений гиперпараметров
моделей предварительной подготовки и модели машинного
обучения с добавлением строки прогресса...............................................318
7.12.3. Случайный поиск оптимальных значений
гиперпараметров моделей предварительной подготовки
и модели машинного обучения..................................................................320
7.12.4. Обычный поиск оптимальных значений гиперпараметров
для CatBoost при обработке категориальных признаков «как есть»
(заданы индексы категориальных признаков).........................................321
7.12.5. Отбор оптимальной модели предварительной подготовки
данных в рамках отдельного трансформера.............................................324
7.12.6. Отбор оптимального метода машинного обучения среди
разных методов машинного обучения (перебор значений
гиперпараметров с отдельной предобработкой данных
под каждый метод машинного обучения).................................................329
7.13. Вложенная перекрестная проверка.......................................................335
7.14. Классы PowerTransformer, KBinsDiscretizer и FunctionTransformer......341
7.15. Написание собственных классов предварительной подготовки
для применения в конвейере.........................................................................350
7.16. Модификация классов библиотеки scikit-learn для работы
с датафреймами...............................................................................................375
7.17. Полный цикл построения конвейера моделей в scikit-learn................381
7.17.1. Первая задача....................................................................................381
7.17.2. Вторая задача....................................................................................393
7.18. Калибровка модели.................................................................................404
7.18.1. Актуальность калибровки................................................................404
7.18.2. Функция calibration_curve().............................................................406
7.18.3. Оценка Брайера................................................................................413
7.18.4. Оценка качества калибровки моделей до применения
калибратора.................................................................................................415
7.18.5. Класс CalibratedClassifierCV.............................................................420
7.18.6. Оценка качества калибровки моделей после применения
калибратора.................................................................................................421

8



Оглавление

7.18.7. Оценка качества калибровки моделей после применения
калибратора с уже обученным классификатором.....................................423
7.18.8. Калибровка на основе сплайнов.....................................................426
7.19. Полезные классы CountVectorizer и TfidfVectorizer для работы
с текстом...........................................................................................................436
7.20. Сравнение моделей, полученных в ходе поиска по сетке,
с помощью статистических --">