Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

Пример кода:

```python

# Импорт необходимых библиотек

import pandas as pd # Предполагается, что данные представлены в формате DataFrame

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных

# Предположим, что данные находятся в файле CSV с разделителем ',' и целевая переменная в столбце 'target'

data = pd.read_csv('your_data.csv') # Замените 'your_data.csv' на путь к вашему файлу данных

# Подготовка данных

X = data.drop('target', axis=1) # Отделяем признаки от целевой переменной

y = data['target']

# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели случайного леса

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание на тестовом наборе данных

y_pred = model.predict(X_test)

# Оценка производительности модели

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

```

Пожалуйста, замените `'your_data.csv'` на путь к вашему файлу данных. Этот код предполагает, что ваш файл данных представлен в формате CSV и содержит как признаки, так и целевую переменную. В случае других форматов данных или структуры данных, код может потребовать некоторой модификации.```

Это общий пример задачи и шагов ее решения с использованием метода случайного леса в качестве модели машинного обучения. Реальная реализация может потребовать дополнительных шагов, таких как обработка признаков, настройка гиперпараметров и тщательный анализ результатов.

Градиентный бустинг

Градиентный бустинг – это метод построения ансамбля моделей, который последовательно улучшает предсказания на каждом шаге. Он начинает с создания простой модели, например, решающего дерева, которая может быть довольно недообученной. Затем последующие модели обучаются на ошибках предыдущих, фокусируясь на тех областях, где модель допускает наибольшие ошибки. В результате ансамбль моделей строится таким образом, чтобы исправлять ошибки предыдущих моделей и улучшать качество предсказаний. Градиентный бустинг обычно приводит к высокому качеству прогнозов, но требует тщательной настройки гиперпараметров и может быть более затратным с вычислительной точки зрения.