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  1. Apr 2023
    1. E) model = skl.LinearRegression().fit(x, y)

      O LinearRegression() é usado para modelar a relação entre as variáveis de entrada e a variável de saída, e para fazer previsões sobre a saída em novos valores de entrada. O fit() encontra os parâmetros do modelo que melhor se ajustam aos dados de treinamento.

  2. Oct 2020
    1. Przy tych danych wygląda, że właściwie nie ma większej różnicy (nie bijemy się tutaj o 0.01 punktu procentowego poprawy accuracy modelu). Może więc czas treningu jest istotny? Python sns.boxplot(data=models_df, x='time_elapsed', y='model') 1 sns.boxplot(data=models_df, x='time_elapsed', y='model')

      Training time of some popular ML models. After considering the performance, it's worth using XGBoost and LightGBM.