Altro VERIFICATO
Report Regression
136 visualizzazioni
17 download
Nessun voto ancora
Di cosa parla
Riassunto AI · si legge in un minuto
Questo documento analizza un approccio al problema di regressione per prevedere la qualità del vino, gestendo variabili categoriali ad alta cardinalità tramite embedding Poincaré e FastText. Sono stati valutati diversi modelli, tra cui Random Forest e Gradient Boosting, ottenendo una puntuazione R² out-of-train superiore a 0,85 senza tuning fine. Il preprocessing ha incluso l'uso di mean encoding per alcune variabili e la trasformazione del testo descrittivo in vettori predittivi.
Leggi il riassunto completo
- Il progetto affronta un problema di regressione per prevedere la qualità del vino analizzando un dataset con oltre 120 mila campioni descritti da variabili categoriche ad alta cardinalità e testo naturale.
- A causa dell'elevata dimensionalità delle categorie, sono state adottate tecniche avanzate come l'embedding Poincaré per le gerarchie geografiche e FastText per elaborare la descrizione testuale del vino.
- Per gestire i valori mancanti nelle variabili regionali e vinicole senza perdere informazioni strutturali, è stato sostituito il set di dati incompleto con una rappresentazione vettoriale aggregata basata sulla tassonomia gerarchica disponibile.
- Dopo aver valutato diversi algoritmi tra cui Random Forest ed Elastic Net, i modelli ensemble hanno dimostrato le migliori prestazioni raggiungendo un punteggio R2 superiore a 0.85 su dataset non visti durante l'addestramento.
- Il processo di ottimizzazione tramite grid search ha confermato che la combinazione di embedding geografici, encoding medio per categorie e previsioni testuali offre il miglior equilibrio tra accuratezza e generalizzazione del modello finale.
Riassunto generato con l'intelligenza artificiale a partire dagli appunti. Come lo facciamo
Stai vedendo l'anteprima delle prime pagine. Il file completo è gratis: registrati per leggerlo tutto.
Studia questi appunti con l'AI
Riassunto e domande d'esame sono gratis: chiedili e ti mandiamo un'email quando sono pronti.
In preparazione: di solito è pronto in giornata.
Questo appunto è gratis. Registrati in 30 secondi per leggere tutte le pagine e scaricarlo.
Simula l'esame con domande costruite su questi appunti.