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
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
Unlimited members in Telegram group now
Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
