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.
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
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
