Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков
Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.
❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения. ❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.
🔧Методы отбора признаков: - Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость). - Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков). - Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).
Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков
Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.
❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения. ❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.
🔧Методы отбора признаков: - Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость). - Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков). - Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn
