Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
#машинное_обучение #статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
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.
Telegram Be The Next Best SPAC
I have no inside knowledge of a potential stock listing of the popular anti-Whatsapp messaging app, Telegram. But I know this much, judging by most people I talk to, especially crypto investors, if Telegram ever went public, people would gobble it up. I know I would. I’m waiting for it. So is Sergei Sergienko, who claims he owns $800,000 of Telegram’s pre-initial coin offering (ICO) tokens. “If Telegram does a SPAC IPO, there would be demand for this issue. It would probably outstrip the interest we saw during the ICO. Why? Because as of right now Telegram looks like a liberal application that can accept anyone - right after WhatsApp and others have turn on the censorship,” he says.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
