tg-me.com/ds_interview_lib/552
Create:
Last Update:
Last Update:
Для каких алгоритмов машинного обучения не нужно масштабирование признаков?
Для некоторых алгоритмов машинного обучения необязательно проводить масштабирование признаков, поскольку они не зависят от расстояний или линейных комбинаций признаков.
К таким алгоритмам относятся:
▪️дерево решений;
▪️случайный лес (так как строится над деревьями решений);
▪️градиентный бустинг над деревьями решений;
▪️наивный байесовский классификатор (так как его основная идея заключается в вычислении условных вероятностей для каждого признака и класса на основе данных).
#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
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/552