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
Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
