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.
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.
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.
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
