ИИИ Спортивный анализ данных - 10 лекция - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - 10 лекция - конспект от YandexGPT 00:40 Анализ качества алгоритмов • Автор обсуждает последние две задачи, которые он поставил перед участниками, и объясняет, что они могут рассчитывать на время до 27-28 мая для их выполнения. • Он также обсуждает, что участники могут продолжать экспериментировать с одной из этих задач, если они хотят. 02:13 Анализ качества алгоритмов на примере задачи с квартирами • Автор показывает, что на примере задачи с квартирами, некоторые участники уже добились хороших результатов, но есть еще возможности для улучшения. • Он объясняет, что участники могут использовать различные подходы для улучшения качества, включая заполнение пропусков, группировку данных и использование интеллектуальных методов. 10:47 Методы поиска лучших печей • Автор обсуждает различные методы поиска лучших печей, включая статистические методы, такие как проверка гипотез и перебор. • Он также объясняет, как эти методы могут быть использованы для улучшения качества алгоритмов и выбора лучших печей для решения задач. 18:23 Анализ влияния фичей на результат • Видео обсуждает различные методы анализа влияния фичей на результат, включая статистические методы, корреляцию и рандомизацию. • Обсуждаются различные алгоритмы, такие как линейные и деревья решений, и их влияние на качество результата. 22:02 Отбор значимых фичей • Видео объясняет, как отбирать наиболее значимые фичи для каждого алгоритма, используя различные методы, такие как корреляция и рандомизация. • Обсуждается важность экспериментального подхода и замораживания случайных параметров для получения надежных результатов. 34:22 Визуализация и анализ качества модели • Видео демонстрирует, как визуализировать и анализировать качество модели, используя различные методы, включая построение графиков и использование кросс-валидации. • Обсуждаются различные подходы к моделированию взаимодействия признаков, включая использование полиномов и взаимодействие фичей. 45:47 Эксперименты с линейной регрессией • В видео обсуждаются эксперименты с линейной регрессией, где автор пытается найти эффект взаимодействия между переменными и нелинейность. • В результате экспериментов, автор приходит к выводу, что нелинейность и взаимодействие между переменными могут быть полезными для улучшения качества модели. 53:00 Отбор признаков и штрафы • Автор также обсуждает методы отбора признаков и штрафы, которые могут быть использованы для улучшения качества модели. • Он демонстрирует, как эти методы могут быть применены к линейной регрессии и как они могут влиять на качество модели. 01:01:40 Эксперименты с нелинейными моделями • В заключительной части видео автор обсуждает эксперименты с нелинейными моделями, такими как деревья решений и наивный байесовский метод. • Он подчеркивает, что эти эксперименты могут быть полезны для понимания того, как нелинейность может влиять на качество модели. 01:06:38 Влияние коэффициентов на регрессию • Видео обсуждает влияние коэффициентов на регрессию, показывая, как изменение коэффициентов влияет на расположение кривой и распределение точек. • При изменении коэффициентов, кривая может растягиваться или сжиматься, а точки могут смещаться в разные стороны. 01:14:51 Влияние стандартизации на регрессию • Видео демонстрирует, как стандартизация влияет на качество регрессии, особенно при работе с малыми коэффициентами. • При использовании стандартизации, качество регрессии может улучшиться на 5%. 01:16:48 Применение мультиклассовой классификации • Видео объясняет, как можно решить задачу классификации с несколькими классами, используя подход с применением разных функций взвешивания. • Этот подход может быть использован для решения задач с большим количеством классов. 01:20:03 Влияние разных вариантов регрессии • Видео демонстрирует влияние разных вариантов регрессии, таких как использование штрафа и силы штрафа, на качество модели. • Эти параметры могут быть использованы для улучшения качества регрессии. 01:27:00 Фича селекшн и рандомизация • Видео обсуждает важность использования рандомизации для обеспечения одинакового поведения моделей при обучении. • Это особенно важно для моделей, которые используют случайный выбор для отбора признаков.