❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
What is Telegram?
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
