{"id":290969,"date":"2018-10-18T11:50:02","date_gmt":"2018-10-18T07:50:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=290969"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=290969","title":{"rendered":"\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 Python. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/f9c\/42e\/247\/f9c42e24705e7fd918dbb79b851d90f8.png\"><\/p>\n<p>  <i>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-three-388834e8804b\"> A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Three<\/a><\/i><\/p>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439<a href=\"https:\/\/datascience.stackexchange.com\/questions\/22335\/why-are-machine-learning-models-called-black-boxes\"> \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0449\u0438\u043a\u0438<\/a>: \u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0434\u0451\u043c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u2014 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435. \u0418 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043c \u043c\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e: \u0437\u0430\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<p>  \u0412<a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/425253\/\"> \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0412\u043e<a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/425907\/\"> \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0451\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0412\u0435\u0441\u044c<a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/machine-learning-project-walkthrough\"> \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a> \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430 GitHub. \u0410 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f Jupyter Notebook, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u043a \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442<a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/machine-learning-project-walkthrough\/blob\/master\/Machine%20Learning%20Project%20Part%203.ipynb\"> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0451 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432!<\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0434 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u0435, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (supervised regression). \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435<a href=\"http:\/\/www.nyc.gov\/html\/gbee\/html\/plan\/ll84_scores.shtml\"> \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u041d\u044c\u044e-\u0419\u043e\u0440\u043a\u0435<\/a> \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432 Energy Star Score. \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u00ab<a href=\"http:\/\/blog.kaggle.com\/2017\/01\/23\/a-kaggle-master-explains-gradient-boosting\/\">\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430<\/a>\u00bb, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 9,1 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 100).<\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p>  \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435<a href=\"https:\/\/2.bp.blogspot.com\/-AL1LsaTHVNQ\/Wh589GDwkaI\/AAAAAAAAaxc\/nwpqKEUIgXokRxt75nzgzQz00IRqH68PACLcBGAs\/s1600\/B2G1g0UIMAEieiR.png\"> \u0448\u043a\u0430\u043b\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/a>: \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0442\u0435\u043d \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Decision_tree_learning\"> \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a>. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c <a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/ensemble\/plot_forest_importances.html\">\u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/a>.<\/li>\n<li>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <a href=\"https:\/\/github.com\/marcotcr\/lime\">LIME \u2014 Local Interpretable Model-Agnostic Explainations<\/a>, \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432, \u0430 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. LIME \u2014 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0451\u0434 \u0432 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435<a href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/ab4a\/92795ee236632e6dbbe9338ae99778b57e1e.pdf\"> \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>.<\/p>\n<h4>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/h4>\n<p>  \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b (<a href=\"https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/4928-understanding-variable-importances-in-forests-of-randomized-trees.pdf\">\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> (the mean decrease impurity) \u0438\u043b\u0438<a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/15810339\/how-are-feature-importances-in-randomforestclassifier-determined\"> \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430<\/a>), \u043d\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b. \u0412 Scikit-Learn \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e<a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/auto_examples\/ensemble\/plot_forest_importances.html\"> \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/a> \u0438\u0437 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u00ab\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432\u00bb \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0435 <code>model<\/code> \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>model.feature_importances_<\/code> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Pandas \u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d 10 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd  # model is the trained model importances = model.feature_importances_  # train_features is the dataframe of training features feature_list = list(train_features.columns)  # Extract the feature importances into a dataframe feature_results = pd.DataFrame({'feature': feature_list,'importance': importances})  # Show the top 10 most important feature_results = feature_results.sort_values('importance',ascending = False).reset_index(drop=True)  feature_results.head(10) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/d3c\/bba\/54c\/d3cbba54c4cf1d1ce3da578fa51a07da.png\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/134\/f20\/cc5\/134f20cc5819f113adeeacda14c5c073.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u2014 <code>Site EUI <\/code>(<a href=\"https:\/\/www.energystar.gov\/buildings\/facility-owners-and-managers\/existing-buildings\/use-portfolio-manager\/understand-metrics\/what-energy\">\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0438\u0438<\/a>) \u0438 <code>Weather Normalized Site Electricity Intensity<\/code>, \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 66 % \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0423\u0436\u0435 \u0443 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 64 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (\u0432<a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/machine-learning-project-walkthrough\/blob\/master\/Machine%20Learning%20Project%20Part%203.ipynb\"> Jupyter notebook<\/a> \u044d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 10 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439).<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446-\u0442\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432: \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432 Energy Star Score \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f Site EUI \u0438 Weather Normalized Site Electricity Intensity. \u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c<a href=\"http:\/\/parrt.cs.usfca.edu\/doc\/rf-importance\/index.html\"> \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0443\u0433\u043b\u0443\u0431\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0431\u0440\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/a>, \u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e.<\/p>\n<h4>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h4>\n<p>  \u041e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u043e, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u0448\u044c \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e<a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.tree.export_graphviz.html\"><code> Scikit-Learn-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 export_graphviz<\/code><\/a>. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0451\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0438\u0437 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 dot-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn import tree  # Extract a single tree (number 105) single_tree = model.estimators_[105][0]  # Save the tree to a dot file tree.export_graphviz(single_tree, out_file = 'images\/tree.dot', feature_names = feature_list)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e<a href=\"https:\/\/www.graphviz.org\/\"> \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 Graphviz<\/a> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c dot-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 png, \u0432\u0432\u0435\u0434\u044f \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435:<\/p>\n<p>  <code>dot -Tpng images\/tree.dot -o images\/tree.png<\/code><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/eaf\/be2\/c36\/eafbe2c36016122245a6306c4cfb73c8.png\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u043e\u043c\u043e\u0437\u0434\u043a\u043e! \u0425\u043e\u0442\u044f \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0432 6 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u044b \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>export_graphviz<\/code> \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/40e\/913\/def\/40e913defb78cbacdc515cbf18950cae.png\"><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b (\u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a) \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u043c\u044b \u0432\u044b\u0439\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430.<\/li>\n<li><code>Mse<\/code> \u2014 \u043c\u0435\u0440\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u0443\u0437\u043b\u0435.<\/li>\n<li><code>Samples<\/code> \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0432 \u0443\u0437\u043b\u0435.<\/li>\n<li><code>Value<\/code> \u2014 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0443\u0437\u043b\u0435.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/b75\/b5b\/8e2\/b75b5b8e249139ef77fdf41878e4f395.png\"><br \/>  <i>\u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b.<\/i><\/p>\n<p>  (\u041b\u0438\u0441\u0442\u044c\u044f \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2.\u20134., \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432).<\/p>\n<p>  \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430 \u2014 \u043a\u043e\u0440\u043d\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0438\u0437 \u043f\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0443. \u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0443\u0437\u043b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u00ab\u0434\u0430\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u043d\u0435\u0442\u00bb. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f: \u00abSite EUI \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 68.95?\u00bb \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442, \u0442\u043e \u0432 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439.<\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0434\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430-\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 (\u044d\u0442\u0438 \u0443\u0437\u043b\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u043c). \u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u0438\u0441\u0442\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <code>value<\/code>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043b\u0438\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 (<code>samples<\/code>), \u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437. \u041f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043b\u0438\u0441\u0442\u044c\u0435\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u043a<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/overfitting-vs-underfitting-a-conceptual-explanation-d94ee20ca7f9\"> \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>  \u0412\u043e<a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/425907\/\"> \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043c\u044b \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u043c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0441\u0442\u0430. \u0414\u0432\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435- \u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438.<\/p>\n<p>  \u0425\u043e\u0442\u044f \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u00ab\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u00bb. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a-\u0441\u0445\u0435\u043c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a.<a href=\"http:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/ensemble.html\"> \u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a> \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438<a href=\"https:\/\/blog.statsbot.co\/ensemble-learning-d1dcd548e936\"> \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b<\/a> \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b \u0432 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u041b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f (LIME)<\/h4>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u00ab\u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u0442\u00bb \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. LIME \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c,<a href=\"https:\/\/www.oreilly.com\/learning\/introduction-to-local-interpretable-model-agnostic-explanations-lime\"> \u043a\u0430\u043a \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435:<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1602.04938.pdf\"> https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1602.04938.pdf<\/a>).<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c LIME, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0451\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # Create the model with the best hyperparamters model = GradientBoostingRegressor(loss='lad', max_depth=5, max_features=None, min_samples_leaf=6, min_samples_split=6, n_estimators=800, random_state=42)  # Fit and test on the features model.fit(X, y) model_pred = model.predict(X_test)  # Find the residuals residuals = abs(model_pred - y_test)  # Extract the most wrong prediction wrong = X_test[np.argmax(residuals), :]  print('Prediction: %0.4f' % np.argmax(residuals)) print('Actual Value: %0.4f' % y_test[np.argmax(residuals)])<\/code><\/pre>\n<p>  <b>Prediction: 12.8615<br \/>  Actual Value: 100.0000<\/b><\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 (explainer) \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0435\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435, \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c explainer\u2019\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import lime   # Create a lime explainer object explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(training_data = X, mode = 'regression', training_labels = y, feature_names = feature_list)   # Explanation for wrong prediction exp = explainer.explain_instance(data_row = wrong, predict_fn = model.predict)  # Plot the prediction explaination exp.as_pyplot_figure();<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/d82\/d86\/b28\/d82d86b28cc5766aa59d864c24889762.png\"><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443: \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Y \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0430 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441\u044b \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 <code>Site EUI<\/code> \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 95,90, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 40 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 <code>Weather Normalized Site Electricity Intensity<\/code> \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 3,80, \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 10 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0441\u0435\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>.show_in_notebook()<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Show the explanation in the Jupyter Notebook exp.show_in_notebook() <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/ea8\/6ba\/aa3\/ea86baaa33390ee40ebcc1f24cb9f076.png\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e: \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 12 \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e 100. \u041f\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0448\u043b\u043e, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0442\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0441\u043c\u0435\u043b\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>Site EUI<\/code> \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c \u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u043b\u043b\u0430 Energy Star Score (\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 EUI), \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430. \u041d\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0443 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e \u043d\u0430\u0438\u0432\u044b\u0441\u0448\u0438\u0439 \u0431\u0430\u043b\u043b Energy Star Score \u2014 100.<\/p>\n<p>  \u041e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043b\u0430\u0441\u044c. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043a\u0430\u043f\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e \u0432\u044b\u0441\u0448\u0438\u0439 \u0431\u0430\u043b\u043b \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Site EUI. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043c\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u043d\u0443\u043b\u043e \u0431\u044b \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0438 \u043c\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=hnSgIUA57hg\"> \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>.<\/p>\n<h2>\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p>  \u0412\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u043b\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u0447\u0451\u0442\u0430\u043c. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435<a href=\"http:\/\/blog.kaggle.com\/2016\/06\/29\/communicating-data-science-a-guide-to-presenting-your-work\/\"> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c<\/a>, \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f!<\/p>\n<p>  \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u044b \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0434 \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0438\u0448\u0443\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c, \u0438 \u043d\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0435\u0440\u043d\u0451\u043c\u0441\u044f \u043a \u043d\u0435\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u044b<a href=\"http:\/\/jupyter.org\/\"> Jupyter Notebook<\/a> \u2014 \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 Jupyter Notebook \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e<a href=\"https:\/\/github.com\/ipython-contrib\/jupyter_contrib_nbextensions\"> \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u043e\u0432<\/a> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e<a href=\"https:\/\/github.com\/kirbs-\/hide_code\"> \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0447\u0451\u0442\u0430<\/a>, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0432\u0430\u043c \u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u0443\u0447\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435!<\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u0430\u043c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0436\u0438\u043c\u043a\u0443, \u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e<a href=\"http:\/\/sites.ieee.org\/pcs\/communication-resources-for-engineers\/audience-purpose-and-context\/understand-your-audience\/\"> \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e<\/a>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0448\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0438<a href=\"https:\/\/hbr.org\/2015\/04\/the-best-presentations-are-tailored-to-the-audience\"> \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0447\u0451\u0442<\/a>. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u041d\u044c\u044e-\u0419\u043e\u0440\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0430\u043b\u043b\u043e\u0432 Energy Star Score \u0441 \u043f\u043e\u0433\u0440\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 9,1 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0430.<\/li>\n<li>Site EUI \u0438 Weather Normalized Electricity Intensity \u2014 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043c\u044b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u0432 Jupyter Notebook, \u043d\u043e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e PDF \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432<a href=\"https:\/\/www.latex-project.org\/\"> Latex<\/a> .tex-\u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0442\u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432<a href=\"https:\/\/www.texstudio.org\/\"> texStudio<\/a>, \u0438<a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/machine-learning-project-walkthrough\/blob\/master\/Building%20Data%20Report.pdf\"> \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442<\/a> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 PDF. \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0437 Jupyter \u0432 PDF \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 Latex \u2014 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0447\u0451\u0442\u0435, \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u0442\u044c \u00ab\u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u043b\u0438\u0446\u043e\u043c\u00bb. \u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h2>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0435\u0451 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li>\u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432.<\/li>\n<li>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/li>\n<li>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/li>\n<li>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0447\u0451\u0442.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u0430 \u043d\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c. \u041d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0432\u044b \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435: \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043a\u0443! \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0430\u043c \u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0432\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/shop.oreilly.com\/product\/0636920052289.do\">Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow<\/a> (<a href=\"https:\/\/github.com\/ageron\/handson-ml\">Jupyter Notebook \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e)!<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www-bcf.usc.edu\/~gareth\/ISL\/\">An Introduction to Statistical Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/\">Kaggle: The Home of Data Science and Machine Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.datacamp.com\/\">Datacamp<\/a>: \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/\">Coursera<\/a>: \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.udacity.com\/\">Udacity<\/a>: \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>        <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/426771\/\"> https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/426771\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/f9c\/42e\/247\/f9c42e24705e7fd918dbb79b851d90f8.png\"><\/p>\n<p>  <i>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-three-388834e8804b\"> A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Three<\/a><\/i><\/p>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439<a href=\"https:\/\/datascience.stackexchange.com\/questions\/22335\/why-are-machine-learning-models-called-black-boxes\"> \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0449\u0438\u043a\u0438<\/a>: \u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0434\u0451\u043c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u2014 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435. \u0418 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043c \u043c\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e: \u0437\u0430\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<p>  \u0412<a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/425253\/\"> \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0434\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432. \u0412\u043e<a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/nixsolutions\/blog\/425907\/\"> \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0451\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u043e\u0439 \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-290969","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/290969","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=290969"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/290969\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=290969"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=290969"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=290969"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}