Почему удаление высоко коррелированных признаков считается хорошей практикой?
Удаление высоко коррелированных признаков считается хорошей практикой по нескольким причинам:
▫️Устранение мультиколлинеарности Когда два или более признаков имеют высокую корреляцию, это может привести к проблеме мультиколлинеарности, особенно в линейных моделях, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия. Мультиколлинеарность означает, что признаки не несут дополнительной информации, что приводит к нестабильности коэффициентов модели. Модель может стать чувствительной к малым изменениям в данных, что вызывает большие изменения в оценке параметров.
▫️Снижение размерности Каждый добавленный признак увеличивает размерность пространства признаков, что усложняет модель. Это может привести к проблеме, известной как «проклятие размерности» (curse of dimensionality). В пространствах высокой размерности расстояния между точками увеличиваются, и данные становятся более разреженными. Это затрудняет обучение модели, так как для правильного обобщения данных требуется больше наблюдений, чтобы покрыть все возможные комбинации признаков. Удаление коррелированных признаков помогает уменьшить размерность и улучшить работу модели.
▫️Улучшение интерпретируемости модели Когда признаки высоко коррелированы, интерпретировать влияние каждого признака на итоговый результат модели становится сложно. Например, в линейных моделях трудно определить, какой из коррелированных признаков на самом деле влияет на результат, так как они могут взаимозависимо изменять коэффициенты друг друга.
Почему удаление высоко коррелированных признаков считается хорошей практикой?
Удаление высоко коррелированных признаков считается хорошей практикой по нескольким причинам:
▫️Устранение мультиколлинеарности Когда два или более признаков имеют высокую корреляцию, это может привести к проблеме мультиколлинеарности, особенно в линейных моделях, таких как линейная регрессия и логистическая регрессия. Мультиколлинеарность означает, что признаки не несут дополнительной информации, что приводит к нестабильности коэффициентов модели. Модель может стать чувствительной к малым изменениям в данных, что вызывает большие изменения в оценке параметров.
▫️Снижение размерности Каждый добавленный признак увеличивает размерность пространства признаков, что усложняет модель. Это может привести к проблеме, известной как «проклятие размерности» (curse of dimensionality). В пространствах высокой размерности расстояния между точками увеличиваются, и данные становятся более разреженными. Это затрудняет обучение модели, так как для правильного обобщения данных требуется больше наблюдений, чтобы покрыть все возможные комбинации признаков. Удаление коррелированных признаков помогает уменьшить размерность и улучшить работу модели.
▫️Улучшение интерпретируемости модели Когда признаки высоко коррелированы, интерпретировать влияние каждого признака на итоговый результат модели становится сложно. Например, в линейных моделях трудно определить, какой из коррелированных признаков на самом деле влияет на результат, так как они могут взаимозависимо изменять коэффициенты друг друга.
#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
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
