🔄 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 👇

#PolyAnalyst #MachineLearning #DataScience #LowCode #Tutorial