Что вы знаете про обучение ассоциативным правилам? Что такое поддержка, достоверность и лифт?
Обучение ассоциативным правилам — это метод машинного обучения на базе правил обнаружения связей между переменными в данных. Может применяться, например, для анализа потребительской корзины. Составными частями тут будут товары, которые есть в любой транзакции.
Поддержка, достоверность и лифт — это основные меры для определения ассоциаций. 🔸Поддержка — показывает, как часто появляется конкретный товарный набор. 🔸Достоверность — показывает, как часто товар Y появляется вместе с товаром X. 🔸Лифт — показывает, как часто товары X и Y появляются вместе, одновременно учитывая, с какой частотой появляется каждый из них.
Что вы знаете про обучение ассоциативным правилам? Что такое поддержка, достоверность и лифт?
Обучение ассоциативным правилам — это метод машинного обучения на базе правил обнаружения связей между переменными в данных. Может применяться, например, для анализа потребительской корзины. Составными частями тут будут товары, которые есть в любой транзакции.
Поддержка, достоверность и лифт — это основные меры для определения ассоциаций. 🔸Поддержка — показывает, как часто появляется конкретный товарный набор. 🔸Достоверность — показывает, как часто товар Y появляется вместе с товаром X. 🔸Лифт — показывает, как часто товары X и Y появляются вместе, одновременно учитывая, с какой частотой появляется каждый из них.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
