❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
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.
Why Telegram?
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn
