Telegram Group & Telegram Channel
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.



tg-me.com/ds_interview_lib/89
Create:
Last Update:

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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/89

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

NEWS: Telegram supports Facetime video calls NOW!

Secure video calling is in high demand. As an alternative to Zoom, many people are using end-to-end encrypted apps such as WhatsApp, FaceTime or Signal to speak to friends and family face-to-face since coronavirus lockdowns started to take place across the world. There’s another option—secure communications app Telegram just added video calling to its feature set, available on both iOS and Android. The new feature is also super secure—like Signal and WhatsApp and unlike Zoom (yet), video calls will be end-to-end encrypted.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA