Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One
🔹One-vs-Rest (OVR): — Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных. — Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания. — Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.
🔹One-vs-One (OVO): — Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение. — Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления. — При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.
⚡Итог: При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.
Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One
🔹One-vs-Rest (OVR): — Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных. — Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания. — Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.
🔹One-vs-One (OVO): — Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение. — Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления. — При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.
⚡Итог: При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
