Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков
Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.
❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения. ❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.
🔧Методы отбора признаков: - Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость). - Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков). - Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).
Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков
Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.
❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения. ❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.
🔧Методы отбора признаков: - Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость). - Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков). - Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
