Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
#машинное_обучение #статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
