Как можно разбить непрерывные признаки на интервалы на основе распределения данных, и каковы плюсы и минусы такого подхода
Один из распространенных методов — разбиение на интервалы по квантилям. Такой способ обеспечивает равномерное распределение наблюдений по группам, но при этом границы интервалов могут быть нецелыми числами, а также метод чувствителен к изменению распределения данных со временем.
Как можно разбить непрерывные признаки на интервалы на основе распределения данных, и каковы плюсы и минусы такого подхода
Один из распространенных методов — разбиение на интервалы по квантилям. Такой способ обеспечивает равномерное распределение наблюдений по группам, но при этом границы интервалов могут быть нецелыми числами, а также метод чувствителен к изменению распределения данных со временем.
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 sa
