Введение
В машинном обучении кривые валидации используются для определения значений точности обучения и валидации классификатора для различных значений гиперпараметров. Это может помочь в выборе наилучших гиперпараметров для модели. В этом лабораторном занятии мы будем использовать scikit-learn для построения кривых валидации для классификатора на основе методов опорных векторов (SVM).
Советы по использованию ВМ
После завершения запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Лэби. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.