Если у вас есть числовые признаки, то как работает разбиение узла при бэггинге?
Основу этой ансамблевой модели (которую также можно назвать Случайный лес) составляют деревья решений. В них разбиение работает по следующему алгоритму: ▪️Сначала определяется, какой из признаков лучше всего использовать для разбиения на данном этапе построения дерева. Решение обычно основывается на критерии прироста информации. ▪️Для выбранного числового признака алгоритм ищет оптимальное значение, которое будет использоваться в качестве порога для разбиения. Например, если признак — это возраст, алгоритм может определить, что разбиение на группы меньше 30 лет и >30 лет максимизирует критерий выбора.
В бэггинге каждое дерево строится независимо от других, используя случайное подмножество признаков. Разбиения в деревьях осуществляются таким же образом, как описано выше, но поскольку каждое дерево обучается на разных данных, они могут делать разные разбиения даже для одних и тех же признаков.
Если у вас есть числовые признаки, то как работает разбиение узла при бэггинге?
Основу этой ансамблевой модели (которую также можно назвать Случайный лес) составляют деревья решений. В них разбиение работает по следующему алгоритму: ▪️Сначала определяется, какой из признаков лучше всего использовать для разбиения на данном этапе построения дерева. Решение обычно основывается на критерии прироста информации. ▪️Для выбранного числового признака алгоритм ищет оптимальное значение, которое будет использоваться в качестве порога для разбиения. Например, если признак — это возраст, алгоритм может определить, что разбиение на группы меньше 30 лет и >30 лет максимизирует критерий выбора.
В бэггинге каждое дерево строится независимо от других, используя случайное подмножество признаков. Разбиения в деревьях осуществляются таким же образом, как описано выше, но поскольку каждое дерево обучается на разных данных, они могут делать разные разбиения даже для одних и тех же признаков.
#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
From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
