Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Почему может быть предпочтительнее использовать меньшее количество предикторов?

▫️Использование нерелевантных признаков увеличивает тенденцию модели к переобучению, потому что эти признаки вносят больше шума.
▫️Когда две переменные скоррелированы, модель может быть сложнее интерпретировать.
▫️Может возникнуть проклятие размерности.
▫️Вырастают вычислительные затраты.

В целом, использование меньшего числа предикторов часто улучшает обобщающую способность модели. Это означает, что модель лучше работает с новыми данными, не участвовавшими в обучении.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/203

1.5K viewsJan 26, 2024 at 12:02

Почему может быть предпочтительнее использовать меньшее количество предикторов?

▫️Использование нерелевантных признаков увеличивает тенденцию модели к переобучению, потому что эти признаки вносят больше шума.
▫️Когда две переменные скоррелированы, модель может быть сложнее интерпретировать.
▫️Может возникнуть проклятие размерности.
▫️Вырастают вычислительные затраты.

В целом, использование меньшего числа предикторов часто улучшает обобщающую способность модели. Это означает, что модель лучше работает с новыми данными, не участвовавшими в обучении.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований