❓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 hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
