🔄 Один размер не подходит всем - как улучшить ML-модель с помощью циклов? — 31 марта 2026 г. в 13:35:59.560
🔄 Один размер не подходит всем - как улучшить ML-модель с помощью циклов? Часто при построении прогнозных моделей мы пытаемся найти «среднюю температуру по больнице», обучая один алгоритм на всем массиве данных. Это работает, но часто упускает важные нюансы. В новой серии карточек разбираем практический кейс с нашего вебинара: предсказание времени доставки еды. Мы сравнили два подхода в PolyAnalyst: 1️⃣ Классический: одна общая модель Линейной регрессии. 2️⃣ Продвинутый: ансамбль частных моделей, созданный автоматически через инструмент циклов с итерирование по уникальным значениям. В карточках вы узнаете: 🔹 Как разбить данные на сегменты и обучить персональную модель для каждого (на примере стажа курьеров). 🔹 Почему в бизнес-задачах простая регрессия часто выигрывает у мощных нейросетей (спойлер: дело в интерпретируемости). 🔹 Как получить прирост точности R2 и найти неочевидные инсайты, которые скрывала общая модель. Листайте карточки и смотрите наш вебинар, чтобы увидеть, как Low-code инструменты позволяют создавать сложные архитектуры решений без программирования.