title: Comparison of various methods for solving regression problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Аббакумов Вадим Леонардович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Abbakumov Vadim Leonardovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Енгалыч Глеб Артурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Engalyc Gleb Arturovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малоземов Василий Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malozemov Vasilij Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047841
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25903
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа основана на решении конкретной задачи машинного обучения различными методами, популярными на данный момент. Подробно описывается постановка задачи, процесс предобработки данных, подбора гиперпараметров алгоритмов, обучения моделей. Качество моделей сравнивается между собой, а также сравнивается с результатами других исследоваталей. Затем проводится анализ влияния переменных на лучшую из полученных в работе моделей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is based on solving a specific machine learning problem by various methods. The formulation of the problem, the process of data preprocessing, selection of algorithm hyperparameters, and model training are described in detail. The quality of the models is compared with each other, and also compared with the results of other researches. Then analysis of the influence of variables on the best of the models obtained in the work is carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный бустинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data science
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient boosting machine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Comparison of various methods for solving regression problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы  решения  задачи  регрессии
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: document.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25903/1/document.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 982,66 kB