Баттл твипов - Круговые тренировки на - против - Создание предиктивных

Курс — то тренировочный макроцикл. Можно повторять неограниченное количество раз,с каждым разом ваш результат будет лучше и лучше. Отвечаю на сообщения.  Тренируетесь в те дни, которые вам удобно. У нас нет ежедневных и изнуряющих тренировок, мы тренируемся в кайф из состояния любви к себе и своему здоровью. Результат не заставит себя ждать. После тренировки вы чувствуете энергию, силу и хорошее настроение. Наша задача — укрепить свое здоровье и поменять образ жизни навсегда. Нет строго рациона питания и жестких ограничений!

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