Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓Как выбрать между filter, wrapper и embedded методами отбора признаков

⏩ Filter-методы — быстрые и простые. Подходят для предварительного отбора признаков, особенно когда нужно быстро уменьшить размерность до дальнейшего анализа.

⏩ Wrapper-методы — более точные, но затратные по вычислениям. Используются, когда важна максимальная производительность модели, и есть ресурсы на перебор комбинаций признаков.

⏩ Embedded-методы — работают вместе с обучением модели. Удобны, если модель поддерживает регуляризацию (например, Lasso, Decision Trees), так как отбор признаков происходит прямо во время обучения.

На практике часто применяют комбинацию: сначала отфильтровывают явно нерелевантные признаки (filter), потом wrapper или embedded на отобранных признаках.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/936

865 viewsApr 18 at 17:52

❓Как выбрать между filter, wrapper и embedded методами отбора признаков

⏩ Filter-методы — быстрые и простые. Подходят для предварительного отбора признаков, особенно когда нужно быстро уменьшить размерность до дальнейшего анализа.

⏩ Wrapper-методы — более точные, но затратные по вычислениям. Используются, когда важна максимальная производительность модели, и есть ресурсы на перебор комбинаций признаков.

⏩ Embedded-методы — работают вместе с обучением модели. Удобны, если модель поддерживает регуляризацию (например, Lasso, Decision Trees), так как отбор признаков происходит прямо во время обучения.

На практике часто применяют комбинацию: сначала отфильтровывают явно нерелевантные признаки (filter), потом wrapper или embedded на отобранных признаках.

Библиотека собеса по Data Science