Telegram Group & Telegram Channel
Как выбрать k для кросс-валидации?

Выбор k для кросс-валидации зависит от размера и природы ваших данных. Есть несколько рекомендаций:
▪️Для больших наборов данных часто используют меньшие значения k, чтобы сбалансировать точность оценки и вычислительные затраты.
▪️В целом, если ресурсы ограничены, стоит выбрать меньшее k.
▪️Максимальное значение k может быть равным размеру выборки, n. Тогда мы получаем метод leave-one-out (LOO), при котором каждый фолд состоит ровно из одного образца. Хорош для случаев, когда у нас очень мало данных и мы хотим использовать максимальное их количество для обучения модели.
▪️Также можно использовать stratified k-Fold. В этом случае каждый фолд имеет примерно такое же соотношение классов, как и всё исходное множество. Это может пригодиться, если данные несбалансированные.

#junior
#middle



tg-me.com/ds_interview_lib/139
Create:
Last Update:

Как выбрать k для кросс-валидации?

Выбор k для кросс-валидации зависит от размера и природы ваших данных. Есть несколько рекомендаций:
▪️Для больших наборов данных часто используют меньшие значения k, чтобы сбалансировать точность оценки и вычислительные затраты.
▪️В целом, если ресурсы ограничены, стоит выбрать меньшее k.
▪️Максимальное значение k может быть равным размеру выборки, n. Тогда мы получаем метод leave-one-out (LOO), при котором каждый фолд состоит ровно из одного образца. Хорош для случаев, когда у нас очень мало данных и мы хотим использовать максимальное их количество для обучения модели.
▪️Также можно использовать stratified k-Fold. В этом случае каждый фолд имеет примерно такое же соотношение классов, как и всё исходное множество. Это может пригодиться, если данные несбалансированные.

#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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/139

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains

Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%. Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time. Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.

What is Telegram?

Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


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