ИИИ Спортивный анализ данных - 11 лекция - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - 11 лекция - конспект от YandexGPT 00:02 Обсуждение алгоритма K-ближайших соседей • В видео обсуждается алгоритм K-ближайших соседей (KNN), который используется для классификации и регрессии. • В случае классификации, алгоритм выбирает соседей, которые наиболее близки к тестовой точке, и принимает решение на основе их классов. • В случае регрессии, алгоритм усредняет значения соседей и предсказывает значение тестовой точки. 02:53 Особенности алгоритма KNN • Алгоритм KNN имеет несколько особенностей, которые могут повлиять на его качество. • Во-первых, он использует метрику расстояния для определения соседей, которая может быть разной в зависимости от задачи. • Во-вторых, количество соседей может быть нечетным для классификации и четным для регрессии. • В-третьих, алгоритм может учитывать расстояние до соседей, что может помочь в принятии более обоснованных решений. 15:05 Влияние расстояния на качество предсказаний • В видео обсуждается влияние расстояния на качество предсказаний в задачах регрессии и классификации. • Показано, что расстояние может быть важным фактором, особенно когда фичи сильно отличаются по диапазону значений. 21:52 Эксперименты с различными метриками • В видео проводятся эксперименты с различными метриками, включая косинусное расстояние, манхэттенское расстояние и другие. • Показано, что оптимальное значение для каждой задачи может быть разным. 24:03 Влияние количества соседей и взаимодействия между фичами • Обсуждается влияние количества соседей и взаимодействия между фичами на качество предсказаний. • Показано, что для регрессии и классификации оптимальное количество соседей может быть разным. • В целом, для регрессии лучше использовать меньшее количество соседей и взвешивание по расстоянию, а для классификации - меньшее количество соседей и принятие решений на основе ближайших соседей. 34:48 Деревья решений • Деревья решений - это метод машинного обучения, основанный на построении дерева решающих правил. • Они хорошо интерпретируются и могут быть использованы для решения задач классификации и регрессии. 39:43 Пример использования дерева решений • В примере с шариками, дерево решений помогает разделить их на желтые и синие, используя только одну фичу - ось. • Дерево учитывает энтропию и вероятность каждого класса, чтобы выбрать оптимальное разбиение. 47:55 Ограничение глубины дерева • Глубина дерева может быть ограничена, чтобы избежать переобучения и обеспечить более точные результаты. • В примере, дерево останавливается на уровне, где желтый шарик встречается только один раз среди синих. 49:47 Альтернативный вариант дерева решений • В случае регрессии, дерево решений использует другую метрику - среднеквадратичную ошибку (MSE). • Это позволяет снизить дисперсию внутри листа и предсказывать среднее значение для каждого листа. 53:28 Влияние глубины дерева на качество обучения • В видео обсуждается влияние глубины дерева на качество обучения. • При увеличении глубины дерева, качество обучения сначала растет, но затем начинает падать. • Оптимальная глубина дерева находится примерно на 20-21 уровне. 55:51 Визуализация процесса обучения • В видео демонстрируется инструмент, который позволяет визуализировать процесс обучения дерева. • Он показывает, как дерево разбивает данные на листья и как это влияет на принятие решений. 01:02:06 Важность фичей и их влияние на обучение • В видео обсуждаются важность фичей и их влияние на обучение. • Показано, что некоторые фичи могут вносить больший вклад в снижение дисперсии, чем другие. 01:09:07 Визуализация прогресса обучения • В видео обсуждается отсутствие функции для визуализации прогресса обучения. • Вместо этого, предлагается использовать визуализацию, которая показывает, как алгоритм учится на всем объеме данных.