Telegram Group & Telegram Channel
Как вы бы проверили вес каждого признака в дереве решений?

Если вы строили дерево решений с помощью библиотеки scikit-learn, то можно использовать атрибут feature_importances_. Он возвращает вектор «важностей» признаков. Индекс элемента в векторе соответствует индексу признака в данных. Эти «важности» вычисляются на базе того, как признак уменьшает меру неопределённости в каждом дереве.



tg-me.com/ds_interview_lib/108
Create:
Last Update:

Как вы бы проверили вес каждого признака в дереве решений?

Если вы строили дерево решений с помощью библиотеки scikit-learn, то можно использовать атрибут feature_importances_. Он возвращает вектор «важностей» признаков. Индекс элемента в векторе соответствует индексу признака в данных. Эти «важности» вычисляются на базе того, как признак уменьшает меру неопределённости в каждом дереве.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований




Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/108

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA