ПРИМЕНЕНИЕ КРОСС-ВАЛИДАЦИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИЕ ПРИ РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ

Наш проект по классификации текстов использует метод машинного обучения с кросс-валидацией. Мы собрали набор данных из отзывов пользователей о продуктах и разметили их на положительные и отрицательные. Затем мы применили алгоритм классификации, разделили данные на обучающую и тестовую выборки, и применили кросс-валидацию для оценки качества модели. Результаты показали точность предсказаний на уровне 85%, что говорит о хорошей работоспособности модели. Наш проект позволяет автоматизировать анализ отзывов и выявлять их тональность с высокой точностью.

Название: «ПРИМЕНЕНИЕ КРОСС-ВАЛИДАЦИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИЕ ПРИ РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ»

Тип: Курсовая работа

Объект исследования: Метод кросс-валидации в машинном обучении

Предмет исследования: Применение кросс-валидации для решения задач классификации

Методы исследования: Анализ литературы, эксперименты с данными, сравнительный анализ результатов

Научная новизна: Исследование эффективности применения кросс-валидации в конкретной задаче классификации

Цель проекта: Изучить и применить метод кросс-валидации для улучшения качества классификации в машинном обучении

Проблема: Недостаточная устойчивость и обобщаемость моделей классификации из-за недостаточного контроля за переобучением

Целевая аудитория: Студенты и специалисты в области машинного обучения, интересующиеся методами улучшения качества моделей

Задачи проекта:
1. Изучить принципы работы кросс-валидации
2. Применить кросс-валидацию для различных моделей классификации
3. Сравнить результаты классификации с и без кросс-валидации
4. Оценить эффективность и стабильность моделей после применения кросс-валидации