Градиентный бустинг и случайный лес: когда какой алгоритм использовать?
Рассмотрим несколько ситуаций:
🔹 Если в ваших данных много пропущенных значений. Случайный лес может справиться с такими данными. Впрочем, современные реализации градиентного бустинга, такие как LightGBM или CatBoost, также поддерживают работу с пропусками.
🔹 Если вам важна интерпретируемость модели. Результаты случайного леса легче интерпретируются через важность признаков.
🔹 Если время обучения ограничено. Случайный лес может обучаться быстрее за счёт параллелизации. Однако современные реализации градиентного бустинга также поддерживают ускорение за счёт параллельных вычислений.
🔹 Если в данных есть дисбаланс классов. Градиентный бустинг может решить эту проблему, увеличивая веса неверно классифицированных примеров на каждой итерации.
Градиентный бустинг и случайный лес: когда какой алгоритм использовать?
Рассмотрим несколько ситуаций:
🔹 Если в ваших данных много пропущенных значений. Случайный лес может справиться с такими данными. Впрочем, современные реализации градиентного бустинга, такие как LightGBM или CatBoost, также поддерживают работу с пропусками.
🔹 Если вам важна интерпретируемость модели. Результаты случайного леса легче интерпретируются через важность признаков.
🔹 Если время обучения ограничено. Случайный лес может обучаться быстрее за счёт параллелизации. Однако современные реализации градиентного бустинга также поддерживают ускорение за счёт параллельных вычислений.
🔹 Если в данных есть дисбаланс классов. Градиентный бустинг может решить эту проблему, увеличивая веса неверно классифицированных примеров на каждой итерации.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
