![](https://squidex.jugru.team/api/assets/srm/26ebd65f-ce05-4c02-a0b1-3dc86e7e2a85/2024-04-05-16.56.56.jpg?cache=3600&width=74&height=74&mode=CropUpsize)
Иван Журавлев
Компания: Bestplace
Тип доклада: Доклад
В Bestplace, решая задачи машинного обучения в геоаналитике, мы регулярно сталкиваемся с проблемой обучения ML-моделей на небольших выборках (от десятков точек до десятков тысяч точек) при высоких требованиях к интерпретируемости модели. Стандартные подходы к интерпретации градиентных бустингов не устраивают бизнес-заказчиков, а линейные модели не удовлетворяют по качеству.
Мы реализовали свой алгоритм машинного обучения «Физмодель». Его особенности:
Расскажем, как пришли к такой модели, обсудим детали ее реализации и приведем примеры со сравнением XGBoost / CatBoost на реальных геоаналитических задачах.
Компания: Bestplace
Компания: Bestplace