Градиентный бустинг: почему слишком много деревьев ухудшает модель
🔸 Переобучение (overfitting) — каждое новое дерево минимизирует ошибку, но если деревьев слишком много, модель начинает подстраиваться под шум данных, теряя обобщающую способность.
🔸 Снижение прироста качества — на первых итерациях каждое дерево значительно улучшает предсказания. Однако после определенного количества итераций добавление новых деревьев практически не влияет на качество.
🔸 Рост вычислительной сложности — больше деревьев → выше время инференса и потребление памяти.
Градиентный бустинг: почему слишком много деревьев ухудшает модель
🔸 Переобучение (overfitting) — каждое новое дерево минимизирует ошибку, но если деревьев слишком много, модель начинает подстраиваться под шум данных, теряя обобщающую способность.
🔸 Снижение прироста качества — на первых итерациях каждое дерево значительно улучшает предсказания. Однако после определенного количества итераций добавление новых деревьев практически не влияет на качество.
🔸 Рост вычислительной сложности — больше деревьев → выше время инференса и потребление памяти.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
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 kr
