Поиск.
Найдено: 0 моделей и 10 материалов
Материалы
Как сделать multi-output регрессию через MLPRegressor
Два непрерывных target в MLPRegressor: форма y `(n,2)`, output `(n,2)`, n_outputs_, последняя матрица весов и MAE по каждому выходу.
Как включить early stopping в MLPRegressor
Проверка early stopping у MLPRegressor с adam: validation_fraction, n_iter_no_change, validation_scores_, best_validation_score_ и loss_curve_.
Как использовать Poisson loss в MLPRegressor для положительного target
Poisson loss в scikit-learn 1.8: строго неотрицательный target, положительный прогноз через exponential link и воспроизводимый негативный тест.
Как масштабировать target MLPRegressor через TransformedTargetRegressor
StandardScaler для признаков и отдельное преобразование target через TransformedTargetRegressor с автоматическим inverse_transform прогноза.
Как обучать MLPRegressor пакетами через partial_fit
Потоковое обучение регрессионной нейросети: Incremental StandardScaler, пять пакетов, 25 эпох, счётчик обновлений, t_ и независимый test.
Как обучить MLPRegressor со StandardScaler в Pipeline
Полносвязная нейросеть для числового прогноза: честный train/test split, StandardScaler внутри Pipeline, MAE, R² и проверка preprocessing.
Как оценить MLPRegressor по MAE, RMSE и R²
Три проверяемые регрессионные метрики: MAE в исходных единицах, чувствительный к крупным ошибкам RMSE и R² относительно среднего baseline.
Как рассчитать partial dependence для MLPRegressor
Численный partial dependence для одного признака: grid_values, average prediction, Pipeline, проверка shape и ограничения причинной интерпретации.
Как продолжить обучение MLPRegressor через warm_start
Проверка warm_start без переинициализации весов: два fit, изменение coefs_, loss до и после, границы метода и отличие от partial_fit.
Как проверить остатки MLPRegressor по квантилям
Residual analysis без графика: среднее, медиана, квантили абсолютной ошибки, худшие строки и проверка смещения прогноза.