Как подбирать коэффициенты

Для подбора коэффициентов в моделях машинного обучения чаще всего используют:

1. Градиентный спуск (и его вариации) — итеративно обновляем веса, минимизируя функцию потерь. Пример для линейной регрессии:

def gradient_descent(X, y, lr=0.01, epochs=100):
    n = X.shape[0]
    weights = np.zeros(X.shape[1])
    for _ in range(epochs):
        pred = X.dot(weights)
        error = pred - y
        gradient = X.T.dot(error) / n
        weights -= lr * gradient
    return weights

2. Метод наименьших квадратов (OLS) — аналитическое решение для линейных моделей: θ = (XᵀX)⁻¹Xᵀy

3. Регуляризация (L1/L2) — добавляет штраф за большие коэффициенты, помогает с переобучением.

4. Оптимизация в библиотеках (sklearn, TensorFlow) — используют встроенные алгоритмы типа L-BFGS или Adam.

Ключевые моменты:

• Масштабируйте признаки (StandardScaler)
• Подбирайте learning rate для градиентного спуска
• Для нелинейных задач используйте методы вроде Newton-Raphson