Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.
Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).
Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.
Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.
Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).
Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.
#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
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn
