Расскажите про систематическую ошибку отбора (Selection bias)
В общем, систематическая ошибка отбора говорит о том, что выводы, сделанные применительно к какой-либо группе, могут оказаться неточными из-за неправильного отбора в эту группу. В контексте машинного обучения о selection bias можно говорить, когда данные, используемые для обучения модели, не являются репрезентативными по отношению к целевой популяции, для которой предназначена модель. Это может привести к тому, что модель будет хорошо работать на тренировочных данных, но показывать плохие результаты на новых данных.
Систематическая ошибка отбора может возникать по разным причинам: ▫️Если тренировочный датасет собирается из источников, которые не охватывают всё многообразие генеральной совокупности, то данные могут быть смещены в сторону определённых значений или классов. ▫️Если в обучающем наборе отсутствуют данные по определённым категориям, то модель может совершать ошибки.
Расскажите про систематическую ошибку отбора (Selection bias)
В общем, систематическая ошибка отбора говорит о том, что выводы, сделанные применительно к какой-либо группе, могут оказаться неточными из-за неправильного отбора в эту группу. В контексте машинного обучения о selection bias можно говорить, когда данные, используемые для обучения модели, не являются репрезентативными по отношению к целевой популяции, для которой предназначена модель. Это может привести к тому, что модель будет хорошо работать на тренировочных данных, но показывать плохие результаты на новых данных.
Систематическая ошибка отбора может возникать по разным причинам: ▫️Если тренировочный датасет собирается из источников, которые не охватывают всё многообразие генеральной совокупности, то данные могут быть смещены в сторону определённых значений или классов. ▫️Если в обучающем наборе отсутствуют данные по определённым категориям, то модель может совершать ошибки.
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
