Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6495 -
Telegram Group & Telegram Channel
📌 Промт дня: анализ важности признаков после обучения модели

После того как вы обучили модель (особенно если это ансамблевый метод вроде Random Forest или градиентного бустинга), важно понять, какие признаки влияют на предсказания.

Это помогает:
— интерпретировать модель,
— упростить её (feature selection),
— обнаружить «лишние» или дублирующие признаки.

Промт:
Проанализируй важность признаков обученной модели. Выполни следующие шаги:

— Извлеки и отсортируй признаки по степени важности.
— Построй barplot с топ-10 признаками.
— Проверь, есть ли признаки с нулевой или близкой к нулю важностью — возможно, их можно удалить.
— Если модель поддерживает SHAP / permutation importance — добавь соответствующую визуализацию.
— Сформулируй гипотезы: почему те или иные признаки оказались важны? Как это согласуется с предметной областью?


Рекомендованные инструменты:
model.feature_importances_ — в sklearn-моделях, XGBoost, LightGBM
eli5, shap, sklearn.inspection.permutation_importance — для глубокой интерпретации
seaborn.barplot, matplotlib — для наглядных графиков

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6495
Create:
Last Update:

📌 Промт дня: анализ важности признаков после обучения модели

После того как вы обучили модель (особенно если это ансамблевый метод вроде Random Forest или градиентного бустинга), важно понять, какие признаки влияют на предсказания.

Это помогает:
— интерпретировать модель,
— упростить её (feature selection),
— обнаружить «лишние» или дублирующие признаки.

Промт:

Проанализируй важность признаков обученной модели. Выполни следующие шаги:

— Извлеки и отсортируй признаки по степени важности.
— Построй barplot с топ-10 признаками.
— Проверь, есть ли признаки с нулевой или близкой к нулю важностью — возможно, их можно удалить.
— Если модель поддерживает SHAP / permutation importance — добавь соответствующую визуализацию.
— Сформулируй гипотезы: почему те или иные признаки оказались важны? Как это согласуется с предметной областью?


Рекомендованные инструменты:
model.feature_importances_ — в sklearn-моделях, XGBoost, LightGBM
eli5, shap, sklearn.inspection.permutation_importance — для глубокой интерпретации
seaborn.barplot, matplotlib — для наглядных графиков

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6495

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ar


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA