6 linee guida per addestrare correttamente il tuo modello
Un elenco di azioni da seguire per un corretto addestramento del tuo modello
Andrea D'Agostino
Fondatore di Diario Di Un Analista. Quasi 10 anni di esperienza nell'applicare la data science e il machine learning nell'ambito del marketing digitale e data mining.
80 post
Selezione delle feature con Boruta
L'algoritmo Boruta serve per scoprire quali sono le feature più importanti per un modello predittivo
Estrazione keyword - un benchmark di 7 algoritmi in Python
Confronto di 7 algoritmi in task di estrazione di parole chiave su un corpus di 2000 documenti
Come funziona un modello di autocorrezione?
Logica di un algoritmo di autocorrezione
Selezione del modello con Sklearn
Metodologia e codice Python per selezionare il modello migliore per il tuo problema di machine learning
Come usare le Pipeline di Sklearn per ottimizzare la tua analisi
Spiegazione, template e codice Python per la creazione di pipeline con Scikit-Learn
Come strutturare un progetto di machine learning
Boilerplate per la struttura di un progetto di data science
Raggruppamento (clustering) di testi con TF-IDF
Scopri come usare TF‑IDF + KMeans + PCA in Python per individuare pattern e anomalie nei tuoi testi