Допустим, вам надо предсказать доход человека. У вас есть все необходимые признаки, а данных достаточно. После построения модели как вы определите, что она получилась хорошей?
Чтобы оценить, что построенная модель для предсказания доходов человека получилась хорошей, нужно сделать следующее:
▪️Выбрать метрику качества модели: MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error) или RMSE (Root Mean Squared Error). Она поможет понять, насколько точно модель предсказывает целевую переменную.
▪️Разделить имеющиеся данные на две части — обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для построения модели, а тестовая — для оценки её качества. Это необходимо для предотвращения переобучения, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых примерах.
▪️После построения модели на обучающих данных следует проверить её качество на тестовых данных. Если значения метрик на обучающей и тестовой выборках не сильно различаются, это указывает на то, что модель не переобучилась и способна давать хорошие предсказания.
▪️Дополнительно можно использовать кросс-валидацию для более точной оценки стабильности модели. Это поможет удостовериться, что модель демонстрирует хорошие результаты на различных подвыборках данных.
Допустим, вам надо предсказать доход человека. У вас есть все необходимые признаки, а данных достаточно. После построения модели как вы определите, что она получилась хорошей?
Чтобы оценить, что построенная модель для предсказания доходов человека получилась хорошей, нужно сделать следующее:
▪️Выбрать метрику качества модели: MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error) или RMSE (Root Mean Squared Error). Она поможет понять, насколько точно модель предсказывает целевую переменную.
▪️Разделить имеющиеся данные на две части — обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для построения модели, а тестовая — для оценки её качества. Это необходимо для предотвращения переобучения, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых примерах.
▪️После построения модели на обучающих данных следует проверить её качество на тестовых данных. Если значения метрик на обучающей и тестовой выборках не сильно различаются, это указывает на то, что модель не переобучилась и способна давать хорошие предсказания.
▪️Дополнительно можно использовать кросс-валидацию для более точной оценки стабильности модели. Это поможет удостовериться, что модель демонстрирует хорошие результаты на различных подвыборках данных.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
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.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
