Telegram Group & Telegram Channel
Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными

Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.

Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.

Такие механизмы встроены, например, в:
➡️ XGBoost (можно задать missing),
➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN),
➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).

Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если:
➡️ пропусков много,
➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.

В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/957
Create:
Last Update:

Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными

Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.

Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.

Такие механизмы встроены, например, в:
➡️ XGBoost (можно задать missing),
➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN),
➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).

Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если:
➡️ пропусков много,
➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.

В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/957

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA