Как вы работали бы с несбалансированным набором данных?
В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.
Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов: 🟡Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса. 🟡Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве. 🟡Комбинирование undersampling и oversampling. 🟡Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.
Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.
Как вы работали бы с несбалансированным набором данных?
В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.
Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов: 🟡Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса. 🟡Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве. 🟡Комбинирование undersampling и oversampling. 🟡Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.
Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Telegram auto-delete message, expiring invites, and more
elegram is updating its messaging app with options for auto-deleting messages, expiring invite links, and new unlimited groups, the company shared in a blog post. Much like Signal, Telegram received a burst of new users in the confusion over WhatsApp’s privacy policy and now the company is adopting features that were already part of its competitors’ apps, features which offer more security and privacy. Auto-deleting messages were already possible in Telegram’s encrypted Secret Chats, but this new update for iOS and Android adds the option to make messages disappear in any kind of chat. Auto-delete can be enabled inside of chats, and set to delete either 24 hours or seven days after messages are sent. Auto-delete won’t remove every message though; if a message was sent before the feature was turned on, it’ll stick around. Telegram’s competitors have had similar features: WhatsApp introduced a feature in 2020 and Signal has had disappearing messages since at least 2016.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
