In questo nuovo articolo parliamo della selezione delle caratteristiche corrette e come applicare la regolarizzazione L1 su un dataset di dati. Prima di approfondire l’argomento bisogna puntualizzare che nel caso
Nell’articolo precedente abbiamo parlato del mappaggio dei dati per convertire in interi la caratteristica ordinale delle dimensioni. In questo nuovo articolo analizziamo la codifica one-hot e riprendiamo in mano la classe
In questa nuova lezione andiamo a capire che cosa sono le API di stima in maniera completa. Nel paragrafo precedente abbiamo utilizzato la classe Imputer per trasformare i dati a causa della
La fase di pre-elaborazione e l’analisi dei dati sono fasi fondamentali, utili a rendere il quanto più possibile pulito il dataset prima di essere affidato al nostro algoritmo di apprendimento. Tutto
Purtroppo, come ormai tutti sappiamo e quotidianamente viviamo, ci troviamo in un periodo difficile dove la pandemia di COVID–19 è causa di danni irreversibili all’economia e alla salute della popolazione
In questo nuovo articolo trattiamo l’algoritmo di supervisione KNN (k-nearest neighbor classifier – classificatore a k vicini più prossimi) il quale è particolarmente interessante perché è un po’ diverso dagli
Abbiamo, fino a questo punto, parlato sempre di concetti teorici. In questo nuovo articolo voglio realizzare un esercizio utilizzando il dataset Titanic che ci permette di mettere in pratica le
In questo nuovo capitolo parliamo della combinazione di sistemi di apprendimento debolì e forti tramite l’utilizzo di foreste casuali e come costruire, attraverso la libreria scikit-learn, un albero decisionale. Come
I classificatori ad albero decisionale sono modelli molto interessanti ed utili se quello che dobbiamo analizzare riguarda l’interoperabilità. Un argomento che racchiude un sacco di informazioni utili e necessarie per
Dopo aver parlato della classificazione a massimo margine con le macchine a vettori di supporto, addentriamoci nel mondo delle SVM Kernel – izzate, le quali vengono utilizzate in maniera ottimale
