Можно ли сделать отбор признаков с помощью регуляризации LASSO?
Да, регуляризация LASSO может быть использована для отбора признаков. Она добавляет к функции потерь регуляризирующий член, который является суммой абсолютных значений коэффициентов регрессии, умноженной на коэффициент регуляризации. Это приводит к тому, что некоторые коэффициенты становятся равными нулю. Таким образом, LASSO автоматически выбирает наиболее важные признаки и исключает неинформативные, устанавливая их коэффициенты в ноль.
Можно ли сделать отбор признаков с помощью регуляризации LASSO?
Да, регуляризация LASSO может быть использована для отбора признаков. Она добавляет к функции потерь регуляризирующий член, который является суммой абсолютных значений коэффициентов регрессии, умноженной на коэффициент регуляризации. Это приводит к тому, что некоторые коэффициенты становятся равными нулю. Таким образом, LASSO автоматически выбирает наиболее важные признаки и исключает неинформативные, устанавливая их коэффициенты в ноль.
#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
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
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.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
