Telegram Group & Telegram Channel
Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными

Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.

Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.

Такие механизмы встроены, например, в:
➡️ XGBoost (можно задать missing),
➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN),
➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).

Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если:
➡️ пропусков много,
➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.

В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/957
Create:
Last Update:

Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными

Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.

Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.

Такие механизмы встроены, например, в:
➡️ XGBoost (можно задать missing),
➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN),
➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).

Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если:
➡️ пропусков много,
➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.

В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/957

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram announces Anonymous Admins

The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA