Anonymous Quiz
54%
Random Forest Feature Importance
16%
LASSO Regression
3%
Gradient Boosting
27%
Principal Component Analysis
🔥1
Anonymous Quiz
4%
Decision Tree
86%
Линейная регрессия
6%
RNN
3%
Автоэнкодеры
1. Они эффективны на высоких объёмах данных благодаря низкой вычислительной сложности.
2. Хорошо интерпретируемы, что важно в задачах с требованием объяснимости.
3. Используются в случаях, когда признаки предварительно масштабированы и очищены.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
41%
Bagging
41%
Boosting
16%
Stacking
2%
Dropout
💊4
Anonymous Quiz
40%
Bagging
35%
Boosting
12%
Stacking
13%
Random Forest
AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, CatBoost и LightGBM. Они различаются производительностью и подходами к построению деревьев.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
70%
SMOTE
22%
PCA
5%
K-means
4%
Логистическая регрессия
Anonymous Quiz
65%
Bagging
19%
Stacking
12%
Boosting
3%
Dropout
💊14
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
Anonymous Quiz
64%
StandardScaler
21%
MinMaxScaler
7%
RobustScaler
8%
Normalizer
💊10
Anonymous Quiz
75%
Gini Importance
9%
Gradient Descent
7%
Mean Squared Error
9%
Cross-Validation
1. Высокое значение IV говорит о сильной связи между признаком и целевой переменной.
2. Часто используется в кредитном скоринге для выбора наиболее значимых признаков.
3. Значения IV помогают определить, какие признаки следует включить в модель, а какие можно исключить.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Anonymous Quiz
5%
Линейная регрессия
60%
Полиномиальная регрессия
25%
Градиентный бустинг
11%
K-ближайших соседей
💊15
Anonymous Quiz
76%
pivot_table
10%
groupby
11%
merge
4%
concat
🔥1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
49%
Bagging
40%
Boosting
9%
Gradient Descent
2%
Pruning
Anonymous Quiz
61%
SGD
25%
SGD
3%
v3. K-means
11%
DBSCAN
💊23
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
66%
Метод главных компонент (PCA)
14%
Линейная дискриминантная анализа (LDA)
20%
Т-распределенная стохастическая соседская эмуляМетод ближайших соседей (k-NN)ция (t-SNE)
Anonymous Quiz
0%
Линейная регрессия
4%
K-means
88%
N-grams
7%
Логистическая регрессия