👆Небольшая памятка по основным алгоритмам машинного обучения и их гиперпараметрам👆

▪️Линейная регрессия
Параметр регуляризации (например, альфа для Ridge/Lasso регрессии).

▪️Логистическая регрессия
Параметр C (обратная сила регуляризации), штраф (L1, L2).

▪️Дерево решений
Глубина дерева (Max_depth), минимальное количество образцов для разделения (min_samples_split), минимальное количество образцов на лист (min_samples_leaf), критерий разделения (criterion).

▪️K-Nearest Neighbors (KNN)
Количество соседей (n_neighbors), веса (weights), метрика (metric).

▪️Support Vector Machines (SVM)
Параметр C, ядро (kernel), гамма (gamma), степень (для полиномиального ядра).