Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Как бороться с проклятием размерности

Проклятие размерности возникает, когда у вас слишком много признаков (размерностей) в данных, что усложняет их анализ и моделирование. Вот как с этим справиться:

1️⃣ Выбор признаков
Отбор только наиболее значимых признаков для вашей модели.
Как помогает: Уменьшает шум и сложность, удаляя нерелевантные или избыточные признаки.

2️⃣ Анализ главных компонент (PCA)
Метод, который преобразует данные с высокой размерностью в данные с меньшей размерностью.
Как помогает: Сжимает данные, сохраняя как можно больше информации.

3️⃣ Многомерное масштабирование
Метод визуализации сходства или различия данных в низких размерностях.
Как помогает: Помогает понять отношения между точками данных в более интерпретируемом виде.

4️⃣ Локально-линейные эмбеддинги (LLE)
Нелинейная техника уменьшения размерности, сохраняющая локальные взаимосвязи между точками данных.
Как помогает: Лучше сохраняет структуру данных, чем линейные методы, особенно для сложных данных.

👍9

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/780

883 viewsJan 14 at 18:01

❓ Как бороться с проклятием размерности

Проклятие размерности возникает, когда у вас слишком много признаков (размерностей) в данных, что усложняет их анализ и моделирование. Вот как с этим справиться:

1️⃣ Выбор признаков
Отбор только наиболее значимых признаков для вашей модели.
Как помогает: Уменьшает шум и сложность, удаляя нерелевантные или избыточные признаки.

2️⃣ Анализ главных компонент (PCA)
Метод, который преобразует данные с высокой размерностью в данные с меньшей размерностью.
Как помогает: Сжимает данные, сохраняя как можно больше информации.

3️⃣ Многомерное масштабирование
Метод визуализации сходства или различия данных в низких размерностях.
Как помогает: Помогает понять отношения между точками данных в более интерпретируемом виде.

4️⃣ Локально-линейные эмбеддинги (LLE)
Нелинейная техника уменьшения размерности, сохраняющая локальные взаимосвязи между точками данных.
Как помогает: Лучше сохраняет структуру данных, чем линейные методы, особенно для сложных данных.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований