❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
❓Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других
Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.
Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.
Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.
🛠Как это исправить
1️⃣Локальная адаптация модели:
— Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам). — Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).
2️⃣Использовать гибридные или иерархические модели:
— Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях. — Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.
3️⃣Добавить или улучшить признаки:
— Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.
4️⃣Улучшить сбор и баланс данных:
— Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
