Чтобы проверить, переобучен ли случайный лес, можно использовать самый простой метод — сравнить производительность модели на обучающем наборе данных и на валидационном или тестовом наборе. Если результаты модели на обучающем наборе намного лучше, это может указывать на переобучение.
Для предотвращения переобучения случайного леса можно попробовать настроить гиперпараметры. Вот параметры реализации из scikit-learn, на которые стоит обратить внимание: max_depth, n_estimators, criterion, min_samples_leaf, min_samples_split, max_leaf_nodes.
Чтобы проверить, переобучен ли случайный лес, можно использовать самый простой метод — сравнить производительность модели на обучающем наборе данных и на валидационном или тестовом наборе. Если результаты модели на обучающем наборе намного лучше, это может указывать на переобучение.
Для предотвращения переобучения случайного леса можно попробовать настроить гиперпараметры. Вот параметры реализации из scikit-learn, на которые стоит обратить внимание: max_depth, n_estimators, criterion, min_samples_leaf, min_samples_split, max_leaf_nodes.
#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
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
