Баттл твипов - помощь при выборе - против - Создание предиктивных

Решили купить компьютер, ноутбук или мобильный телефон и не знаете что выбрать? Не торопитесь идти в магазин и пользоваться услугами менеджеров! Их задача делать выручку но не экономить Ваши деньги. При нынешнем разнообразии производителей и модельных линеек, не всегда дороже значит лучше! Помогу выбрать технику по Ваши нужды, при этом сэкономлю Ваши деньги. Подберу оптимальное предложение из десятка магазинов! Проверьте сами: выберите без моей помощи узнайте цену и обратитесь ко мне. За услуги беру от 0! до 1500 р. я просто делаю то, что мне нравится.

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