Telegram Group & Telegram Channel
Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One

🔹 One-vs-Rest (OVR):
— Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных.
— Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания.
— Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.

🔹 One-vs-One (OVO):
— Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение.
— Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления.
— При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.

Итог:
При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.

Библиотека собеса по Data Science



tg-me.com/ds_interview_lib/911
Create:
Last Update:

Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One

🔹 One-vs-Rest (OVR):
— Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных.
— Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания.
— Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.

🔹 One-vs-One (OVO):
— Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение.
— Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления.
— При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.

Итог:
При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/911

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

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.

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA