Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.51K subscribers
25 photos
352 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Data Science | Тесты
2.51K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 В чём смысл Information Value (IV)?

Это метрика, используемая для оценки предсказательной способности признака относительно целевой переменной.
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
689 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для уменьшения размерности с сохранением дисперсии данных?
Anonymous Quiz
10%
LDA
67%
PCA
7%
K-means
16%
T-SNE
💊4
269 voters712 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации с учетом временных зависимостей в данных?
Anonymous Quiz
3%
Линейная регрессия
9%
Логистическая регрессия
80%
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
8%
Метод опорных векторов (SVM)
278 voters708 views
Data Science | Тесты
🤔 Где использование линейных моделей целесообразно?

Линейные модели применяются, когда данные линейно разделимы или зависимости между признаками и целевой переменной близки к линейным.
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
739 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в глубокой нейронной сети?
Anonymous Quiz
32%
Dropout
55%
Batch Normalization
9%
Gradient Clipping
4%
Data Augmentation
284 voters762 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, используя ансамблевое обучение?
Anonymous Quiz
51%
Bagging
11%
Stacking
24%
Boosting
14%
Random Forest
260 voters698 views
Data Science | Тесты
🤔 Расскажи о Gradient-boosted trees

Gradient-boosted trees — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Процесс обучения происходит путем последовательного добавления деревьев, каждое из которых минимизирует ошибку путем градиентного спуска, усиливая правильные прогнозы. Gradient boosting широко используется для задач регрессии и классификации, обеспечивая высокую точность и гибкость в работе с разными типами данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊1
745 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в моделях с ансамблевым обучением?
Anonymous Quiz
43%
Bagging
17%
Stacking
14%
Cross-Validation
26%
Gradient Boosting
💊11
244 voters729 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности?
Anonymous Quiz
24%
K-средние
58%
DBSCAN
12%
Иерархическая кластеризация
7%
T-SNE
255 voters721 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое мультиколлинеарность?

Это ситуация, когда признаки сильно коррелируют друг с другом.
- Это вызывает нестабильность линейных моделей, так как коэффициенты могут становиться большими и неинтерпретируемыми.
- Решения: удаление зависимых признаков, PCA, L1-регуляризация (Lasso).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
740 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает смещение, обучая модели последовательно с коррекцией ошибок?
Anonymous Quiz
19%
Bagging
66%
Boosting
10%
Stacking
5%
Dropout
251 voters731 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие стратегии применяют для оптимизации моделей?
Anonymous Quiz
6%
Увеличение размера тренировочных данных
35%
Регуляризация
7%
Ансамблевые методы
52%
Настройка гиперпараметров
🤯12
234 voters691 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие подходы понижения размерности известны?

Основные подходы понижения размерности включают метод главных компонент (PCA), сингулярное разложение (SVD), t-SNE и UMAP. PCA снижает размерность данных, находя новые оси, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. t-SNE и UMAP используются для визуализации данных в пространстве низкой размерности, сохраняя их топологическую структуру. Эти методы позволяют уменьшить количество признаков при сохранении важной информации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
750 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для прогнозирования временных рядов?
Anonymous Quiz
63%
Prophet
6%
K-means
13%
PCA
18%
Линейная регрессия
276 voters713 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое регуляризация в машинном обучении?
Anonymous Quiz
1%
Метод кластеризации
19%
Метод нормализации данных
9%
Метод уменьшения размерности
72%
Метод предотвращения переобучения
269 voters699 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие значения может давать предсказание модели?

1. Для задачи классификации — вероятности классов или метки классов.
2. Для задачи регрессии — числовые значения.
3. Сложные ансамблевые модели могут давать средние или взвешенные значения нескольких прогнозов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
723 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для оценки точности регрессионных моделей?
Anonymous Quiz
88%
RMSE
5%
K-means
4%
PCA
3%
Логистическая регрессия
256 voters667 views
Data Science | Тесты
🤔 Что означает термин "конфиденциальный интервал" в статистике?
Anonymous Quiz
46%
Интервал, включающий истинное значение
19%
Интервал, включающий все выборочные значения
10%
Интервал, где среднее всегда равно 0
25%
Интервал, содержащий медиану выборки
💊11
203 voters639 views
Data Science | Тесты
Forwarded from easyoffer
⏳ Осталось всего 14 дней до завершения краудфандинга

Сейчас самое подходящее время подключиться, если вы ждали или откладывали:

Все, кто поддержат проект сейчас, до релиза, получат:
🚀 PRO-доступ на 1 год по цене месячной подписки
➕ Бета-доступ к EasyOffer 2.0 (конец мая)

👉 Поддержать: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer
474 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем разница между метрикой качества и функцией потери при обучении?

Метрика качества оценивает, насколько хорошо модель работает, сравнивая её предсказания с реальными данными (например, Accuracy, Precision, ROC AUC). Функция потери измеряет ошибку модели и используется во время обучения для минимизации этой ошибки (например, MSE, Cross-Entropy). Метрика качества часто применяется на тестовых данных, а функция потери — на этапе оптимизации модели

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
699 views