Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

выбор атрибутов — ключевая задача в науке о данных. То же касается и моделирования атрибутов. Часто моделирование производного атрибута, который имеет сильную корреляцию с целевым, — это уже полдела в науке о данных. Когда вы знаете правильные атрибуты для представления данных, вы можете создавать модели точно и быстро.

Корреляция описывает силу взаимосвязи между двумя атрибутами. В общем смысле корреляция может описывать любой тип связи. Термин «корреляция» также имеет конкретное значение в статистике, где он часто используется как сокращенный вариант «коэффициент корреляции Пирсона». Коэффициент корреляции Пирсона измеряет силу линейных зависимостей между двумя числовыми атрибутами и находится в диапазоне значений от –1 до +1. Для его обозначения используется буква ≈ 0 — на отсутствие зависимости между атрибутами.

выбор атрибутов для набора данных — ключевая задача науки о данных

каждый алгоритм машинного обучения предпочитает определенные типы функций во время поиска. Эти предпочтения известны как смещение обучения алгоритма. Реальная проблема в использовании машинного обучения состоит в том, чтобы найти алгоритм, смещение обучения которого лучше всего подходит для конкретного набора данных. Как правило, для того, чтобы выяснить, какой из алгоритмов лучше всего работает с конкретным набором данных, требуются эксперименты.

Первым шагом в создании базовой аналитической таблицы является выбор атрибутов, которые будут включены в анализ. Выбор должен быть основан на знании предметной области и анализе связей между атрибутами.

истина состоит в том, что, как бы ни был хорош ваш анализ, он не найдет полезных закономерностей в неправильных данных.

Неопытные специалисты по данным часто допускают ошибку: сосредотачивая усилия на этапе моделирования CRISP-DM, они чересчур поспешно проходят другие этапы. Их логика заключается в том, что наиболее важным результатом проекта должна стать модель, поэтому бо́льшую часть своего времени необходимо посвятить именно ее разработке. Однако маститые специалисты по данным тратят больше времени на то, чтобы задать проекту четкий вектор и обеспечить его правильными данными. Успех в науке о данных достигается ясностью бизнес-задач для специалиста, ведущего проект. Поэтому этап понимания бизнес-целей крайне важен. Что касается получения правильных данных для проекта, то опрос специалистов, проведенный в 2016 г., показал, что 79% своего времени они уделяют именно подготовке данных

Показатель 79% для подготовки суммирует время, затраченное на сбор, очистку и организацию данных. Этот показатель — около 80% времени проекта — присутствует в разных отраслевых опросах уже в течение ряда лет. Такой вывод может удивить, поскольку принято считать, что специалист по данным тратит свое время на создание сложных моделей, помогающих получить новые знания. Но простая истина состоит в том, что, как бы ни был хорош ваш анализ, он не найдет полезных закономерностей в неправильных данных.

Неопытные специалисты по данным часто допускают ошибку: сосредотачивая усилия на этапе моделирования CRISP-DM, они чересчур поспешно проходят другие этапы. Их логика заключается в том, что наиболее важным результатом проекта должна стать модель, поэтому бо́льшую часть своего времени необходимо посвятить именно ее разработке. Однако маститые специалисты по данным тратят больше времени на то, чтобы задать проекту четкий вектор и обеспечить его правильными данными. Успех в науке о данных достигается ясностью бизнес-задач для специалиста, ведущего проект. Поэтому этап понимания бизнес-целей крайне важен. Что касается получения правильных данных для проекта, то опрос специалистов, проведенный в 2016 г., показал, что 79% своего времени они уделяют именно подготовке данных другие задачи — 5%.

Регрессионный анализ, использующий линейную зависимость, называется линейной регрессией. Простейшим применением линейной регрессии является моделирование взаимосвязи между двумя атрибутами: входным атрибутом . В этой задаче функция регрессии имеет следующий вид: