37 lines
2.0 KiB
Markdown
37 lines
2.0 KiB
Markdown
# Модуль 07. Деревья, ансамбли и бустинг
|
||
|
||
Плановый срок: **недели 15–16**.
|
||
|
||
## Цели
|
||
|
||
- понимать построение и переобучение дерева решений
|
||
- различать bagging, random forest и gradient boosting
|
||
- настраивать ансамбли и интерпретировать их без самообмана
|
||
|
||
## Предварительные знания
|
||
|
||
Нужны честная валидация, метрики классификации и регрессии, а также понятия bias и variance.
|
||
|
||
## Теория
|
||
|
||
1. [Дерево решений: критерии разбиения и pruning](notes/01_split_criteria_and_pruning.md)
|
||
2. [Bagging, Random Forest и out-of-bag оценка](notes/02_bagging_random_forest_oob.md)
|
||
3. [Градиентный бустинг](notes/03_gradient_boosting.md)
|
||
|
||
Термины модуля: [`glossary.md`](glossary.md).
|
||
|
||
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими
|
||
руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно
|
||
уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
|
||
|
||
## Задания
|
||
|
||
- [`assignments/01_tree_from_scratch.md`](assignments/01_tree_from_scratch.md) — Дерево решений с нуля
|
||
- [`assignments/02_ensembles.md`](assignments/02_ensembles.md) — Bagging против boosting
|
||
- [`assignments/03_explainability.md`](assignments/03_explainability.md) — Интерпретация бустинга
|
||
|
||
## Завершение модуля
|
||
|
||
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки,
|
||
вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.
|