❔Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными
Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.
Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.
Такие механизмы встроены, например, в: ➡️ XGBoost (можно задать missing), ➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN), ➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).
Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если: ➡️ пропусков много, ➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.
В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).
❔Есть ли встроенные модели регрессии, которые напрямую работают с пропущенными данными
Да, некоторые модели на основе деревьев решений (включая реализации градиентного бустинга и случайных лесов) могут обрабатывать пропущенные данные внутренне. Например, определённые вариации деревьев решений могут использовать суррогатные разбиения или разделения по умолчанию для объектов с отсутствующими значениями признаков.
Это значит, что модель может выбрать альтернативный путь по дереву, если основной признак отсутствует.
Такие механизмы встроены, например, в: ➡️ XGBoost (можно задать missing), ➡️ LightGBM (имеет встроенную поддержку NaN), ➡️ CatBoost (автоматически обрабатывает пропуски).
Однако, несмотря на удобство, следует внимательно оценивать качество модели, особенно если: ➡️ пропусков много, ➡️ отсутствие значений связано с целевой переменной или другими признаками.
В таких случаях простая внутренняя обработка может быть недостаточной, и потребуется анализ природы пропусков или применение более обоснованных методов (импутация, маскирование и др.).
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us