❓ Как работает метод feature_importances_ в Python и зачем он нужен в Machine Learning?

Метод feature_importances_ — это атрибут некоторых моделей машинного обучения в библиотеке scikit-learn, который позволяет определить, какие признаки (фичи) наиболее влияют на предсказания модели.

Этот метод возвращает значение важности для каждого признака, показывая, как сильно он влияет на конечный результат. Его использование особенно полезно для деревьев решений и ансамблевых моделей, таких как RandomForest и GradientBoosting.

➡️ В примере ниже мы используем RandomForest для анализа важности признаков и визуализации результатов.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# Загрузка данных
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Создание и обучение модели
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# Получение и визуализация важности признаков
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=data.feature_names)
feature_importances.sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')

🗣 Использование feature_importances_ помогает определить, какие признаки стоит использовать, исключить малозначимые фичи и сделать модель более интерпретируемой.

🖥 Подробнее тут

🔎 Подборка вакансий для мидлов

Разработчик Python (Middle)
🟢Python, Django, Django Rest Framework, Git, MongoDB, Linux
🟢от 90 000 до 150 000 ₽ | 1–3 года

Middle Python Developer
🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, GNU/Linux
🟢от 120 000 до 180 000 ₽ | 3–6 лета

Middle Python разработчик
🟢Python, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, RabbitMQ, Kafka, NumPy, OpenCV
🟢от 140 000 до 240 000 ₽ до вычета налогов | 3–6 лет

Data Engineer/Дата инженер (ученик)
🟢Python, SQL, Big Data, MLflow, NoSQL, machine learning, Hadoop, Apache Spark, Scala, Apache Kafka
🟢от 100 000 до 110 000 ₽ | Без опыта

Data Engineer / Дата-инженер
🟢Python, PySpark, SQL, Azure (ADF, SQL DB), Databricks, Power BI, Azure DevOps
🟢от 190 000 ₽ до вычета налогов | 1–3 года

⚙️ Под микроскопом: AI Product Hack

Статья анализирует результаты AI Product Hack, рассматривая спорное судейство и кейс компании Raft по мониторингу токсичного контента в AI-продуктах. Исследуются риски и последствия неконтролируемого поведения LLM в реальных проектах.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт, который читает большой CSV-файл построчно, фильтрует строки по заданному критерию и подсчитывает агрегированные данные на основе указанного столбца. Скрипт должен эффективно обрабатывать файл, используя потоковое чтение (без загрузки файла целиком в память) и выводить итоговую статистику в консоль.

➡️ Пример:

• python process_data.py data.csv age 30 — фильтрует строки, где значение в столбце age больше 30, и подсчитывает общее количество таких записей и среднее значение в другом числовом столбце, например, salary.

Решение задачи ⬇️

import csv
import sys

def process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column):
count = 0
total_sum = 0.0

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)

for row in reader:
# Преобразование значений для фильтрации и агрегации
try:
filter_value = float(row[filter_column])
aggregate_value = float(row[aggregate_column])
except ValueError:
continue # Пропускаем строки с некорректными данными

# Фильтрация строк по заданному условию
if filter_value > threshold:
count += 1
total_sum += aggregate_value

# Вывод итоговой статистики
if count > 0:
average = total_sum / count
print(f"Обработано записей: {count}")
print(f"Среднее значение {aggregate_column} для записей, где {filter_column} > {threshold}: {average:.2f}")
else:
print("Записи, соответствующие условиям фильтрации, не найдены.")

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 5:
print("Использование: python process_data.py <file_path> <filter_column> <threshold> <aggregate_column>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
filter_column = sys.argv[2]
threshold = float(sys.argv[3])
aggregate_column = sys.argv[4]

process_large_csv(file_path, filter_column, threshold, aggregate_column)

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

👀 Распознавание ж/д пикетных столбиков по фотографиям с беспилотника на основе PyTorch и YOLOv5

Статья раскрывает процесс использования БПЛА и нейросетей для точного распознавания объектов на ортофотопланах. Описаны этапы подготовки данных, разметки и обучения сети на примере поиска пикетных столбиков на ж/д перегонах. Исходный код доступен на GitHub.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для сеньоров

Senior Python Developer (Highload, Crypto)
🟢Python 3.10-3.12, FastAPI, PostgreSQL, Redis, MongoDB, Pydantic, SQLAlchemy, Alembic
🟢до 500 000 ₽ | более 6 лет

Python Developer (Senior)
🟢Python, asyncio, aiohttp, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Cassandra, Kafka, RabbitMQ, ElasticSearch, ClickHouse
🟢от 360 000 до 480 000 ₽ | 3–6 лет

Senior Python-разработчик
🟢Python, FastAPI, RabbitMQ, Kubernetes, PostgreSQL, asyncio, Alembic, Docker, SQLAlchemy, Git, CI/CD, S3, Airflow
🟢до 500 000 ₽ | более 6 лет

Senior Machine Learning Engineer (Computer Vision)
🟢Python, PyTorch, OpenCV, Scikit-Image, FFmpeg
🟢от 600 000 ₽ | 3–6 лет

Senior/Middle Data Scientist
🟢Python, SQL, классический ML, anti-fraud системы
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• В какой момент профессия программиста свернула не туда?

• Офис Intel в Израиле отменил бесплатный кофе

• Войти в IT – в 37 и с дипломом филфака

• Путь к мастерству: Как стать успешным разработчиком

• Галера от HH или джуны по-дешевке

➡️ ИИ в логистике: отслеживаем транспортные средства на производственной территории с помощью нейросети

В статье описан путь от пет-проекта до системы для трекинга транспорта: нейросети, компьютерное зрение и инструменты, позволяющие «видеть» и анализировать производственные процессы.

Читать...

👩‍💻 Как работает __name__ == "__main__" в Python?

Конструкция if __name__ == "__main__" определяет, выполняется ли скрипт как основная программа или импортируется в качестве модуля. Это позволяет запускать код только при непосредственном запуске скрипта, исключая его выполнение при импорте.

➡️ Пример:

def greet():
    print("Hello from greet!")

if __name__ == "__main__":
    greet()  # Этот вызов выполнится только при запуске скрипта напрямую

🗣 В этом примере greet() будет вызвана, если файл запускается напрямую. Если скрипт импортируется как модуль, greet() не вызовется, сохраняя модульную структуру кода.

🖥 Подробнее тут

🔎 Подборка вакансий для лидов

Team Lead backend/Python (remote)
🟢Python (синхронный и асинхронный), Pyramid, AIOHttp, SQLAlchemy, Redis, Docker, Pytest, Alembic, PostgreSQL, Vue.js
🟢Уровень дохода не указан | Опыт от 3 лет

Python Team Lead
🟢Python, Django Rest Framework, SQL, NoSQL, Celery, Docker, RabbitMQ, управление командой
🟢от 250 000 ₽ | Опыт 3–6 лет

Python-разработчик Machine Learning / Computer Vision
🟢Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Pandas, AWS, SQL (PostgreSQL), Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow
🟢от 400 000 ₽ | Опыт 3–6 лет

Senior/Lead Backend Developer (Python)
🟢Python3, Asyncio, SQL, PostgreSQL, FastAPI, Redis, Docker, Temporal, RabbitMQ, Linux, Elasticsearch
🟢до 450 000 ₽ | Опыт 3–6 лет

Tech Lead (python)
🟢Python 3.11, MySQL, Clickhouse, Redis, Aiogram, Aiohttp, Docker-compose, Nginx, GitHub
🟢от 250 000 ₽ | Опыт более 6 лет

✔️ Простой и быстрый тест LLM для прототипа: сравниваем 16 open-source-моделей на запросе с разной температурой

В статье рассказывается, как быстро протестировать 16 LLM для создания текстовых прототипов, даже если вы не в теме ML. Берём несколько моделей, сравниваем результаты, оцениваем, подходит ли под задачу.

Читать...

💭 Скорость — не главный показатель успеха. Гораздо важнее — чёткое понимание, куда ты идёшь.

Многие тратят кучу энергии, чтобы везде поспеть: освоить новое, прокачать скиллы, закрыть дедлайны. Но часто за спешкой скрывается отсутствие направления. И пока ты гонишься за всем сразу, фокус на том, что действительно важно, ускользает.

🎯 Что делать: раз в месяц выдели время на анализ — какие задачи реально приближают тебя к целям, а какие тянут энергию впустую? Подумай, что можно делегировать, что автоматизировать, а от чего отказаться. Сосредоточься на главном, и почувствуешь, что каждое действие наконец работает на твой рост.

🔎 Подборка валютных вакансий

Разработчик операций AI, Python/React
🟢Python, React, PostgreSQL, Aiogram, GPT
🟢от 800 до 1 300 USD (до вычета налогов) | 1–3 года

Senior Software Engineer (Python)
🟢Python, FastAPI, TypeScript, Node.js, React, MongoDB, PostgreSQL, RabbitMQ, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes, AWS, Google Cloud
🟢от 2 500 до 3 500 USD (до вычета налогов) | 3–6 лет

Middle Backend Developer (Python)
🟢Python, FastAPI, Tornado, PostgreSQL, SQLAlchemy, Redis, RabbitMQ, Docker, nginx, gitlab-ci
🟢от 2 000 до 3 300 USD (до вычета налогов) | 3–6 лет

Senior Backend Developer - Python
🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, Flask, Pyramid, SQLAlchemy, Celery, pydantic, AWS
🟢от 4 000 USD на руки | 3–6 лет

Python Fullstack Developer
🟢Python 3, FastAPI, Redis, SQL (MySQL, MariaDB), Docker, Grafana, PHP, TypeScript, React
🟢до 3 000 USD на руки | 1–3 года

🛍 Как базовые знания кодинга и нейросетей сэкономили нам больше 15 млн ₽ на Wildberries [скрины]

Статья раскрывает процесс полной автоматизации создания карточек товаров для маркетплейсов, используя нейросети, Photoshop и немного креативного подхода. Описаны практические методы, которые экономят тысячи рублей на огромном ассортименте.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа @.

➡️ Пример:

["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]

#{"example.com", "test.com", "sample.com"}

Решение задачи ⬇️

def get_unique_domains(emails):
domains = {email.split('@')[1] for email in emails}
return domains

# Пример использования:
emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]
result = get_unique_domains(emails)
print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT

• Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать

• Сгенерированный ИИ код сделает вас плохим программистом

• Словари в Python: обзор и как пользоваться

• Поиск жулика: Как понять, что перед вами ChatGPT 4?

⚙️ Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава вторая. Продолжение

Статья продолжает разбор моделирования температурного временного ряда с двойной сезонностью. Основное внимание уделено подбору оптимальных параметров сезонной модели САРПСС для точного описания данных.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа @.

➡️ Пример:

["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]

#{"example.com", "test.com", "sample.com"}

Решение задачи ⬇️

def get_unique_domains(emails):
domains = {email.split('@')[1] for email in emails}
return domains

# Пример использования:
emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]
result = get_unique_domains(emails)
print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}

🔎 Подборка вакансий для джунов

Python-разработчик (Junior)
🟢Python, SQL, PyCharm, Django Rest Framework, GitHub
🟢от 60 000 ₽ | Без опыта

Junior Python разработчик
🟢Python, API, PostgreSQL, MySQL, NoSQL
🟢от 30 000 до 50 000 ₽ | Без опыта

Python-разработчик (Junior)
🟢Python, SQL, FastAPI, Flask, Linux, Docker, Git, Gitlab
🟢от 75 000 ₽ | Без опыта

Разработчик нейросетевых алгоритмов/Reinforcement Learning
🟢Python, PyTorch, TensorFlow, Reinforcement Learning
🟢от 60 000 ₽ | Без опыта

Junior Data Scientist
🟢SQL, Python, Clickhouse, Apache Airflow, MS Excel, HTML
🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

👩‍💻 FlexiPrompt: Удобное создание динамических промптов в Python

Статья знакомит с FlexiPrompt — лёгкой библиотекой для генерации промптов в Python при работе с языковыми моделями. Рассмотрены её преимущества: быстрая интеграция, гибкая настройка диалога и возможность создания нескольких агентов в одной LLM.

Читать...