Twip battle - Оставим осмысленные - VS - Создание предиктивных

Для Вас их оставят 40 реальных людей и сделают это качественно (+10 в подарок). Комментарии будут по теме Вашего текста и содержать минимально 5 слов, а максимально количество не ограничено. Все комментарии будут разделены по временному промежутку, который Вы можете задать лично при заказе этого твипа. Также Вы можете распределить комментарии на разные статьи (до 4), что только положительно отразиться на Вашей карме и соответственно на показах в ленте платформы.

Ссылка(ки) на Ваши статьи

Текст и изображение сопровождающее его не содержат нарушения действующего закона РФ

Также не работаем по юридическим тематикам и с негативными комментариями

Отчёт о проделанной работе предоставлю скриншотами в сжатом состоянии через архиватор после выполнения, так сказать оптом.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных