Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/983 -
Telegram Group & Telegram Channel
Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других

Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.

Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.

Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.


🛠 Как это исправить

1️⃣ Локальная адаптация модели:

Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам).
Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).

2️⃣ Использовать гибридные или иерархические модели:

Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях.
Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.

3️⃣ Добавить или улучшить признаки:

Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.

4️⃣ Улучшить сбор и баланс данных:

Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2



tg-me.com/ds_interview_lib/983
Create:
Last Update:

Может ли одна модель показывать одновременно высокий bias в одних сегментах данных и высокий variance в других

Да, такое вполне возможно. Модель может хорошо работать на одних подмножествах данных, но плохо — на других.

Высокий bias в одном сегменте: например, в задаче регрессии модель систематически занижает предсказания для больших значений признаков — значит, она недостаточно сложна или плохо учится на этих данных.

Высокий variance в другом сегменте: в областях с редкими или шумными данными модель может давать сильно изменяющиеся прогнозы, что говорит об переобучении и чувствительности к шуму.


🛠 Как это исправить

1️⃣ Локальная адаптация модели:

Разбить данные на сегменты (например, по диапазонам признаков или кластерам).
Обучить отдельные модели для каждого сегмента (например, ансамбли или модели с разными параметрами).

2️⃣ Использовать гибридные или иерархические модели:

Методы типа Mixture of Experts, которые «специализируются» на разных областях.
Иерархические модели или модели с ветвлениями, учитывающие неоднородность данных.

3️⃣ Добавить или улучшить признаки:

Возможно, проблема в том, что модель не видит важных факторов, объясняющих поведение в разных сегментах.

4️⃣ Улучшить сбор и баланс данных:

Недостаток данных в некоторых сегментах вызывает высокую дисперсию — собрать больше данных или использовать аугментацию.

Библиотека собеса по Data Science

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/983

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


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