Как бороться с переобучением на примере линейной регрессии?
Есть три основных способа:
✔️Увеличить размер обучающей выборки. Маленькая выборка снижает обобщающую способность модели, а значит повышает разброс.
✔️Уменьшить количество признаков. Можно сделать это вручную или через специальный алгоритм. Однако есть риск выбросить нужные признаки.
✔️ Использовать регуляризацию. Регуляризация позволяет снижать параметр (вес, коэффициент) признака и, таким образом, снижать его значимость.
Для регуляризации линейной регрессии есть несколько вариантов: ▪️Ridge (L2) Штрафует за слишком большие коэффициенты. Этот штраф представляет собой сумму коэффициентов, возведённых в квадрат. ▪️Lasso (L1) Для штрафа использует сумму коэффициентов по модулю. ▪️Elastic Net Использует как L1, так и L2 регуляризацию.
Как бороться с переобучением на примере линейной регрессии?
Есть три основных способа:
✔️Увеличить размер обучающей выборки. Маленькая выборка снижает обобщающую способность модели, а значит повышает разброс.
✔️Уменьшить количество признаков. Можно сделать это вручную или через специальный алгоритм. Однако есть риск выбросить нужные признаки.
✔️ Использовать регуляризацию. Регуляризация позволяет снижать параметр (вес, коэффициент) признака и, таким образом, снижать его значимость.
Для регуляризации линейной регрессии есть несколько вариантов: ▪️Ridge (L2) Штрафует за слишком большие коэффициенты. Этот штраф представляет собой сумму коэффициентов, возведённых в квадрат. ▪️Lasso (L1) Для штрафа использует сумму коэффициентов по модулю. ▪️Elastic Net Использует как L1, так и L2 регуляризацию.
#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
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
