Работа с данными — работа с алгоритмами обработки данных.

И мне приходилось работать с самыми разнообразными на ежедневной основе, так что я решил составить список наиболее востребованных в серии публикаций.

Эта статья посвящена наиболее распространённым способам сэмплинга при работе с данными.

Ансамблевые методы - это мощный инструмент для построения моделей машинного обучения. Команды, которые используют их в соревнованиях на kaggle, занимают победные места. Ансамбли позволяют увеличить точность модели до 90+, при этом они довольно просты в понимании.

Поэтому я решил осветить эту тему в данной статье и показать реализацию ансамблей с помощью scikit-learn.