Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
Что делать, если дисперсия некоторого признака почти нулевая? Как поступить с таким признаком?
▶️ Нулевая дисперсия означает отсутствие разброса в значениях этого признака. Он почти не изменяется для всех наблюдений. Такие признаки часто считаются малоинформативными.
✔️ Наиболее очевидное решение здесь — удалить такой признак. Его отсутствие вряд ли негативно скажется на производительности вашей модели. Если вы в этом не уверены, то можно попробовать оценить влияние данного предиктора на производительность, то есть создать модели с ним и без него и сравнить их.
❕Есть и другие соображения по этому поводу. Например, рассматриваемый признак принимает два значения: ноль и единицу. В основном он реализуется через нули, а единицы встречаются несколько раз. При этом каждый раз, когда данный предиктор принимает значение 1, мы точно знаем, что объект принадлежит к определённому классу. То есть признак можно считать информативным. Одно из решений для такого предиктора — собрать больше данных, но это не всегда возможно. Также можно рассмотреть использование байесовских моделей.
Так, принимать решение об удалении какого-либо признака следует после внимательного изучения данных.
#машинное_обучение #статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
What is Telegram Possible Future Strategies?
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ye
