Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
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.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
