Отклонение между двумя векторами можно вычислить следующим образом:
1. Вычесть соответствующие элементы одного вектора из элементов другого вектора.
2. Взять абсолютное значение разницы каждого элемента.
3. Просуммировать все полученные абсолютные значения.
Применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных можно сделать более эффективным, следуя следующим рекомендациям:
1. Провести предварительную обработку данных, включая очистку от выбросов, заполнение пропущенных значений и масштабирование признаков.
2. Разделить данные на тренировочную и тестовую выборки для оценки качества модели.
3. Выбрать наиболее подходящий алгоритм машинного обучения для конкретной задачи.
4. Оптимизировать гиперпараметры модели с помощью поиска по сетке или случайного поиска.
5. Оценить качество модели с помощью метрик, таких как accuracy, precision, recall, F1-score и ROC-AUC.
6. Провести кросс-валидацию для более надежной оценки качества модели.