Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Telegram announces Search Filters
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
