Data Science | Machinelearning [ru]

❓ Как работает метод feature_importances_ в Python и зачем он нужен в Machine Learning?

Метод feature_importances_ — это атрибут некоторых моделей машинного обучения в библиотеке scikit-learn, который позволяет определить, какие признаки (фичи) наиболее влияют на предсказания модели.

Этот метод возвращает значение важности для каждого признака, показывая, как сильно он влияет на конечный результат. Его использование особенно полезно для деревьев решений и ансамблевых моделей, таких как RandomForest и GradientBoosting.

➡️ В примере ниже мы используем RandomForest для анализа важности признаков и визуализации результатов.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# Загрузка данных
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Создание и обучение модели
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# Получение и визуализация важности признаков
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=data.feature_names)
feature_importances.sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')

🗣 Использование feature_importances_ помогает определить, какие признаки стоит использовать, исключить малозначимые фичи и сделать модель более интерпретируемой.

🖥 Подробнее тут

⚙️ KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science

Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Больше чем книга

• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца

• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров

• Найм дизайнеров глазами лида

• Software Architect vs Solution Architect

🎞 Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi

Статья рассказывает, как с помощью Python и ChatGPT создать скрипт для автоматической загрузки видео с YouTube и генерации метаданных (описаний и обложек) для интеграции с медиацентром Kodi.

Читать...

🤔 Размер имеет значение: как исторические данные помогают на этапе дизайна A/B-теста

Статья изучает применение метода CUPED в A/B-тестах для повышения чувствительности и сокращения выборок. Рассматривается его использование на этапе дизайна эксперимента без потери статистической мощности.

Читать...

🤔 Прогнозирование продаж с использованием библиотеки Prophet

Статья посвящена прогнозированию продаж FTTB-FMC для ежедневной отчетности. Рассматриваются подходы к анализу данных, ключевые KPI и методы, используемые для прогнозирования продаж в сегменте ШПД и конвергентных продуктов.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, из которой удалены все гласные буквы (a, e, i, o, u в любом регистре).

➡️ Пример:

print(remove_vowels("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "Hll Wrld"
print(remove_vowels("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "Pythn s grt"

Решение задачи ⬇️

def remove_vowels(s):
vowels = "aeiouAEIOU"
return ''.join(char for char in s if char not in vowels)

# Пример использования:
print(remove_vowels("Hello World")) # Ожидаемый результат: "Hll Wrld"
print(remove_vowels("Python is great")) # Ожидаемый результат: "Pythn s grt"

⚙️ Как я учился писать промпты для RAG пайплайна. Разбор 3-го места на AI Journey 24 E-com AI assistant

Статья описывает опыт создания RAG-пайплайна с использованием Gigachat API для участия в AI Journey. Автор делится инсайтами, полученными в процессе разработки ассистента для рекомендаций товаров, который занял 3-е место.

Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов

LLM Engineer
• Проектирование и создание инфраструктуры для запуска ИИ-агентов, включая работу с RAG, tools, механизмами памяти
• Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указан

Tech Lead Data Engineer
• Oracle, Greenplum, ETL, DWH
• до 430 000 ₽ | от 2 лет опыта

Бизнес-аналитик / Системный аналитик
• BPMN, UML, Анализ данных, Разработка ТЗ
• до 150 000 ₽ | Средний (Middle)

❓ Как работает кросс-валидация в ML?

Кросс-валидация — это техника оценки модели, которая помогает избежать переобучения и лучше оценить её обобщающую способность. В классической k-блочной кросс-валидации данные разбиваются на k равных частей, и модель обучается k раз, каждый раз используя одну часть для тестирования и остальные для обучения.

➡️ Пример применения кросс-валидации с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
clf = RandomForestClassifier()

scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(f'Средняя точность: {scores.mean()}')

Здесь модель обучается 5 раз (5-fold) на разных частях данных, и вычисляется средняя точность.

🗣️ Кросс-валидация помогает лучше понять, как модель будет работать на новых данных, улучшая её обобщение.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Как обеспечить Data Quality терабайтов данных и зачем: опыт СИБУРа

Статья посвящена опыту СИБУРа в создании DQ-сервиса для обеспечения качества данных. Рассматриваются задачи DQ, архитектура решения и универсальные подходы, применимые для анализа данных в крупных компаниях.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов

Junior Data Analyst
🟢Python, SQL, ETL, Airbyte, dbt
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

Junior Data Scientist (A/B-testing)
🟢Python, Spark, Airflow, MLFlow, Postgres, Git, DVC, Docker
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта

Младший Data engineer
🟢Python, SQL, Debezium, Airflow
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите Python-скрипт, который принимает путь к большому CSV-файлу и подсчитывает количество строк (записей) в файле без загрузки его целиком в память. Скрипт должен быть оптимизирован для работы с большими файлами.

➡️ Пример:

python count_rows.py large_file.csv
Количество строк: 3

Решение задачи ⬇️

import csv
import sys

def count_rows(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
# Используем enumerate для подсчёта строк, исключая заголовок
row_count = sum(1 for _ in reader) - 1 # Минус 1 для исключения заголовка
return row_count

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Использование: python count_rows.py <file_path>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
try:
result = count_rows(file_path)
print(f"Количество строк: {result}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

➡️ Семантическая сегментация: самый полный гайд

Статья раскрывает, как семантическая сегментация помогает машинам «видеть», разбивая изображение на классы объектов. Обсуждаются её применение в автономных авто, медицине и обработке спутниковых снимков для точного распознавания контекста.

Читать...

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который анализирует временной ряд, выявляя тренд и сезонные колебания. Используйте для этого библиотеку statsmodels и визуализируйте результат с помощью matplotlib. Скрипт должен принимать данные в формате CSV и выводить график, на котором будут отображены исходные данные, тренд и сезонные компоненты.

➡️ Пример:

• python app.py analyze timeseries.csv — анализирует временной ряд из файла timeseries.csv, разлагает его на тренд и сезонные компоненты и строит график с визуализацией.

Решение задачи ⬇️

import sys
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

def analyze_timeseries(file_path):
# Чтение данных из CSV
data = pd.read_csv(file_path, parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# Проверка, что в данных есть столбец 'Value' для анализа
if 'Value' not in data.columns:
print("Файл должен содержать столбец 'Value' с числовыми значениями.")
sys.exit(1)

# Декомпозиция временного ряда
decomposition = seasonal_decompose(data['Value'], model='additive', period=12)

# Визуализация исходного ряда, тренда, сезонной и остаточной составляющих
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.subplot(411)
plt.plot(data['Value'], label='Исходные данные')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(412)
plt.plot(decomposition.trend, label='Тренд')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(413)
plt.plot(decomposition.seasonal, label='Сезонность')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(414)
plt.plot(decomposition.resid, label='Остатки')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Укажите путь к файлу CSV для анализа.")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
analyze_timeseries(file_path)

📊 ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех?

Статья описывает процесс создания успешных ИИ-моделей для автоматизированной крипто-торговли на ByBit. Рассматриваются три стратегии, их разработка, оптимизация и результаты, превысившие убытки.

Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Senior Data Scientist (Recommender Systems)
🟢Python, PyTorch, PySpark
🟢от 5 000 до 6 500 € до вычета налогов | 3–6 лет опыта

Senior Data Engineer в международный проект HealthTech
🟢Python, Apache Spark, AWS, SQL, NoSQL
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет опыта

Data Engineer
🟢DBT, Amazon Redshift, Fivetran, Python, ETL, Amazon Web Services, SQL
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет опыта

🧠 Эмоциональное принятие решений в LLM: исследование, которое мы показали на NeurIPS 2024

На NeurIPS 2024 группа «ИИ в промышленности» представила исследование по эмоциональным большим языковым моделям (LLM). Рассмотрены два подхода: строгая оптимальность и эмоциональный алайнмент. Как LLM правильно эмулируют эмоции? Узнаем!

Читать...

✔️ Простой и быстрый тест LLM для прототипа: сравниваем 16 open-source-моделей на запросе с разной температурой

В статье рассказывается, как быстро протестировать 16 LLM для создания текстовых прототипов, даже если вы не в теме ML. Берём несколько моделей, сравниваем результаты, оцениваем, подходит ли под задачу.

Читать...