Как мы можем узнать, какие функции более важны для модели дерева решений?
Часто мы хотим найти такое разделение, которое минимизирует сумму примесей узлов. Критерий примеси является параметром деревьев решений. Популярными методами измерения примеси являются примесь Джини и энтропия, описывающая прирост информации.
Как мы можем узнать, какие функции более важны для модели дерева решений?
Часто мы хотим найти такое разделение, которое минимизирует сумму примесей узлов. Критерий примеси является параметром деревьев решений. Популярными методами измерения примеси являются примесь Джини и энтропия, описывающая прирост информации.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
