Градиентный бустинг: почему слишком много деревьев ухудшает модель
🔸 Переобучение (overfitting) — каждое новое дерево минимизирует ошибку, но если деревьев слишком много, модель начинает подстраиваться под шум данных, теряя обобщающую способность.
🔸 Снижение прироста качества — на первых итерациях каждое дерево значительно улучшает предсказания. Однако после определенного количества итераций добавление новых деревьев практически не влияет на качество.
🔸 Рост вычислительной сложности — больше деревьев → выше время инференса и потребление памяти.
Градиентный бустинг: почему слишком много деревьев ухудшает модель
🔸 Переобучение (overfitting) — каждое новое дерево минимизирует ошибку, но если деревьев слишком много, модель начинает подстраиваться под шум данных, теряя обобщающую способность.
🔸 Снижение прироста качества — на первых итерациях каждое дерево значительно улучшает предсказания. Однако после определенного количества итераций добавление новых деревьев практически не влияет на качество.
🔸 Рост вычислительной сложности — больше деревьев → выше время инференса и потребление памяти.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
