Руководство по PyTorch для новичков: создаём модель множественной регрессии с нуля
TL;DRАвтор берёт датасет Abalone и проводит подробный EDA: проверяет распределения, выбросы, мультиколлинеарность и видит выраженную гетероскедастичность целевой переменной.Строится базовая линейная регрессия (c лог-преобразованием целевой), фильтруются выбросы, добавляются полиномиальные признаки — качество улучшается, но упирается в ограничения самой постановки.Далее реализуется полносвязная нейросеть в PyTorch с подбором гиперпараметров, обучением на mini-batch и валидацией по RMSE.
