Запросы в Яндексе
В топ 1
0
В топ 3
0
В топ 10
В топ 20
Видимость
0
Органическая выдача
Коммерческие
0
Информационные
0
Брендовые
0
Трафик с бренда
0%
Конкурентов
9
Упущенных запросов
13
Ссылки
в графе ссылок Common Crawl домена нет: на него почти не ссылаются или он новыйОрганическая выдача
Запросы сайта
| Запрос | Частота | Место |
|---|---|---|
| make regression | 2 | 6 |
scikit-learn.org
habr.com
medium.com
docs.w3cub.com
educative.io
geeksforgeeks.org
datagy.io
codespeedy.com
freecodecamp.orgУпущенные запросы
| Запрос | Частота | У конкурентов в топ-10 |
|---|---|---|
| logistic regression | 157 | scikit-learn.org |
| sklearn linear regression | 128 | scikit-learn.org |
| linear regression sklearn | 128 | scikit-learn.org |
| logistic regression sklearn | 103 | scikit-learn.org |
| sklearn logistic regression | 103 | scikit-learn.org |
| linear regression | 88 | scikit-learn.org |
| regressor | 62 | scikit-learn.org |
| ridge regression | 29 | scikit-learn.org |
| python linear regression | 21 | scikit-learn.org |
| linear regression python | 21 | scikit-learn.org |
| random forest regression | 19 | scikit-learn.org |
| isotonic regression | 15 | scikit-learn.org |
| lasso regression | 15 | scikit-learn.org |
Доля в топе
По 500 частотным запросам самого сайта, поэтому он здесь всегда заметен. Место в нише среди конкурентов — в блоке «Рейтинг среди конкурентов».
Ядро конкурентов
| Запрос | Частота | Сайтов | ml | scikit-lea | habr | medium | docs |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| make regression | 2 | 5 | 6 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| model selection sklearn | 16 | 4 | 1 | 3 | 2 | 7 | |
| gridsearchcv scoring | 10 | 4 | 1 | 6 | 2 | 8 | |
| svm | 898 | 3 | 8 | 4 | 3 | ||
| sklearn | 539 | 3 | 2 | 3 | 6 | ||
| roc auc | 324 | 3 | 6 | 1 | 3 | ||
| pca | 324 | 3 | 8 | 3 | 2 | ||
| train test split | 249 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| sklearn python | 210 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| python sklearn | 210 | 3 | 2 | 3 | 5 | ||
| кросс валидация | 196 | 3 | 5 | 6 | 4 | ||
| gridsearchcv | 180 | 3 | 1 | 2 | 3 | ||
| dbscan | 170 | 3 | 1 | 6 | 4 | ||
| random forest | 149 | 3 | 4 | 5 | 2 | ||
| что такое k means | 133 | 3 | 8 | 1 | 3 | ||
| randomforestclassifier | 131 | 3 | 1 | 6 | 3 | ||
| sklearn linear regression | 128 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| linear regression sklearn | 128 | 3 | 1 | 6 | 2 | ||
| pip sklearn | 117 | 3 | 2 | 10 | 4 | ||
| target encoding | 106 | 3 | 2 | 5 | 3 | ||
| logistic regression sklearn | 103 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| sklearn logistic regression | 103 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| что такое кросс валидация | 98 | 3 | 5 | 3 | 2 | ||
| scikit learn python | 96 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| python scikit learn | 96 | 3 | 2 | 4 | 5 | ||
| svm машина | 85 | 3 | 10 | 2 | 3 | ||
| roc auc score | 75 | 3 | 1 | 2 | 3 | ||
| ingress что это | 73 | 3 | 3 | 1 | 10 | ||
| tfidfvectorizer | 72 | 3 | 1 | 2 | 3 | ||
| scikit learn что это | 71 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| метрика r2 | 70 | 3 | 4 | 3 | 5 | ||
| r2 метрика | 69 | 3 | 3 | 2 | 4 | ||
| f1 мера | 66 | 3 | 8 | 4 | 2 | ||
| sklearn confusion matrix | 63 | 3 | 1 | 2 | 3 | ||
| decision tree | 62 | 3 | 2 | 6 | 4 | ||
| regressor | 62 | 3 | 5 | 4 | 2 | ||
| kmeans | 61 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| sklearn metrics | 59 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| rfe | 59 | 3 | 3 | 4 | 1 | ||
| shuffle python | 59 | 3 | 4 | 9 | 6 | ||
| python shuffle | 59 | 3 | 6 | 8 | 5 | ||
| c nodiscard | 58 | 3 | 2 | 10 | 3 | ||
| pg trgm | 58 | 3 | 3 | 5 | 10 | ||
| randomforestregressor | 57 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| кросс валидация это | 57 | 3 | 9 | 4 | 3 | ||
| sklearn pca | 55 | 3 | 1 | 3 | 2 | ||
| pca sklearn | 55 | 3 | 1 | 3 | 2 | ||
| cross val score | 54 | 3 | 1 | 10 | 2 | ||
| c std optional | 54 | 3 | 2 | 4 | 10 | ||
| log loss | 53 | 3 | 2 | 3 | 4 | ||
| support vector machine | 53 | 3 | 6 | 5 | 3 | ||
| decisiontreeclassifier | 52 | 3 | 1 | 6 | 3 | ||
| gradient boosting | 52 | 3 | 11 | 1 | 3 | ||
| r2 score | 51 | 3 | 2 | 5 | 3 | ||
| stratifiedkfold | 50 | 3 | 1 | 9 | 3 | ||
| pip install scikit learn | 50 | 3 | 1 | 7 | 5 | ||
| svc sklearn | 49 | 3 | 1 | 5 | 3 | ||
| sklearn svc | 49 | 3 | 1 | 6 | 3 | ||
| cosine similarity | 49 | 3 | 3 | 10 | 2 | ||
| tsne | 48 | 3 | 2 | 4 | 6 | ||
| pipeline sklearn | 47 | 3 | 1 | 2 | 3 | ||
| accuracy score | 46 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| random forest classifier | 46 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| kmeans sklearn | 45 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| sklearn kmeans | 45 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| precision recall curve | 43 | 3 | 2 | 6 | 3 | ||
| sklearn datasets | 42 | 3 | 2 | 11 | 3 | ||
| метод главных компонент pca | 42 | 3 | 9 | 4 | 5 | ||
| columntransformer | 41 | 3 | 1 | 8 | 2 | ||
| ndcg метрика | 41 | 3 | 11 | 2 | 5 | ||
| метрика f1 | 41 | 3 | 11 | 3 | 5 | ||
| roc curve | 40 | 3 | 1 | 5 | 3 | ||
| randomizedsearchcv | 39 | 3 | 1 | 5 | 3 | ||
| silhouette score | 38 | 3 | 2 | 5 | 4 | ||
| roc auc score sklearn | 37 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| roc auc sklearn | 37 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| sklearn roc auc score | 37 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| sklearn roc auc | 37 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| auc roc sklearn | 37 | 3 | 1 | 6 | 2 | ||
| python линейная регрессия | 36 | 3 | 2 | 3 | 5 | ||
| pr auc | 36 | 3 | 5 | 1 | 2 | ||
| линейная регрессия python | 35 | 3 | 3 | 2 | 4 | ||
| labelencoder sklearn | 34 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| sklearn labelencoder | 34 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| classification report | 33 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| simpleimputer | 33 | 3 | 1 | 4 | 3 | ||
| adaboost | 33 | 3 | 7 | 1 | 2 | ||
| std transform c | 33 | 3 | 9 | 5 | 2 | ||
| decisiontreeregressor | 32 | 3 | 1 | 6 | 3 | ||
| cv машинное обучение | 32 | 3 | 6 | 4 | 3 | ||
| knn sklearn | 30 | 3 | 1 | 4 | 2 | ||
| sklearn knn | 30 | 3 | 1 | 5 | 2 | ||
| ridge regression | 29 | 3 | 1 | 3 | 2 | ||
| one hot encoding pandas | 28 | 3 | 8 | 4 | 3 | ||
| pandas one hot encoding | 28 | 3 | 10 | 6 | 1 | ||
| fallthrough c | 28 | 3 | 2 | 3 | 8 | ||
| transition vue 3 | 28 | 3 | 4 | 3 | 8 | ||
| predict proba | 27 | 3 | 1 | 3 | 4 | ||
| mutual information | 27 | 3 | 4 | 3 | 2 | ||
| kd tree | 27 | 3 | 5 | 2 | 4 |
Запросы, частоты и места на август 2026: по данным Букварикса
infinity-real-estate.tilda.ws