Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/246 -
Объясните, почему деревья решений склонны к переобучению
Деревья действительно легко переобучаются и могут идеально подстраиваться под обучающую выборку, поэтому процесс ветвления надо в какой-то момент останавливать.
Дело в том, что этот алгоритм может создавать очень сложные структуры, которые хорошо подходят под обучающие данные. Если дерево разрастается слишком глубоко, оно может захватывать не только основные закономерности, но и шум, который присутствует в обучающем наборе.
В целом, в основе популярных алгоритмов построения дерева решений лежит принцип жадной максимизации прироста информации. Это значит, что на каждом шаге выбирается такой признак, разделение по которому даст наибольший прирост информации. Эта процедура повторяется рекурсивно, пока энтропия не окажется равной нулю или какой-то малой величине.
Для борьбы с переобучением существуют разные методы.
Объясните, почему деревья решений склонны к переобучению
Деревья действительно легко переобучаются и могут идеально подстраиваться под обучающую выборку, поэтому процесс ветвления надо в какой-то момент останавливать.
Дело в том, что этот алгоритм может создавать очень сложные структуры, которые хорошо подходят под обучающие данные. Если дерево разрастается слишком глубоко, оно может захватывать не только основные закономерности, но и шум, который присутствует в обучающем наборе.
В целом, в основе популярных алгоритмов построения дерева решений лежит принцип жадной максимизации прироста информации. Это значит, что на каждом шаге выбирается такой признак, разделение по которому даст наибольший прирост информации. Эта процедура повторяется рекурсивно, пока энтропия не окажется равной нулю или какой-то малой величине.
Для борьбы с переобучением существуют разные методы.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
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.
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
