Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.51K subscribers
25 photos
347 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
🤔 Как представить модель LTV для бизнеса?

Модель LTV для бизнеса следует представить как инструмент для прогнозирования доходов от клиентов на протяжении их жизненного цикла, что позволяет планировать стратегии удержания, маркетинговые усилия и бюджеты. Важно объяснить, как модель использует данные для определения ключевых показателей, таких как частота покупок, средний чек и продолжительность взаимодействия. Модель должна быть легко интерпретируемой для принятия управленческих решений. Основное внимание должно быть уделено практичес

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
470 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки категориальных признаков?
Anonymous Quiz
90%
One-hot encoding
5%
PCA
2%
LDA
3%
T-SNE
155 voters479 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод выделяет важные признаки для случайного леса?
Anonymous Quiz
57%
Recursive Feature Elimination
11%
Boruta
22%
Mutual Information
9%
Chi-Squared Test
117 voters442 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
461 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм лучше всего подходит для предсказания категориальных переменных?
Anonymous Quiz
8%
Линейная регрессия
59%
Логистическая регрессия
12%
PCA
21%
K-means
150 voters446 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, используя наборы данных разного масштаба?
Anonymous Quiz
31%
Bagging
16%
Boosting
14%
Stacking
39%
Batch Normalization
💊2
117 voters420 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем преимущество медианы над средним?

Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее (mean):
- Среднее (Mean) – учитывает все значения, поэтому искажается выбросами.
- Медиана (Median) – просто находит центральное значение в упорядоченном ряду, игнорируя крайние выбросы.
Медиана особенно полезна при распределении доходов, цен, длительностей и других данных с выбросами.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
485 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает размерность, сохраняя расстояния?
Anonymous Quiz
43%
PCA
18%
LDA
30%
t-SNE
10%
MDS
142 voters476 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?
Anonymous Quiz
48%
PCA
27%
PCA
16%
LDA
8%
NMF
💊21🤔5
118 voters436 views
Data Science | Тесты
🤔 Как работает having?

`HAVING` в SQL используется для фильтрации результатов группировки, которые были созданы с помощью `GROUP BY`. В отличие от `WHERE`, который фильтрует строки до группировки, `HAVING` применяет фильтры уже после того, как данные были агрегированы. Это позволяет отфильтровывать группы на основе агрегатных функций, таких как `COUNT()`, `SUM()` или `AVG()`. Использование `HAVING` удобно, когда требуется отобрать только те группы, которые соответствуют определённым условиям.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
478 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию предсказаний ансамбля моделей?
Anonymous Quiz
55%
Bagging
31%
Boosting
6%
Stacking
8%
Averaging
130 voters482 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности сохраняет глобальную структуру данных, используя геодезическое расстояние?
Anonymous Quiz
14%
PCA
6%
LDA
70%
Isomap
11%
T-SNE
109 voters484 views
Data Science | Тесты
🤔 Что будет с целевой меткой с предсказаниями, если обучалась на неотрицательной целевой метке?

Модель будет предсказывать только неотрицательные значения, что может ограничивать её применение.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
496 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие методы используются для анализа временных рядов?
Anonymous Quiz
78%
ARIMA
5%
Exponential Smoothing
11%
LSTM
5%
Moving Average
💊8
148 voters484 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности выделяет линейные комбинации признаков, которые лучше всего разделяют классы?
Anonymous Quiz
54%
PCA
24%
LDA
12%
Isomap
10%
T-SNE
🔥1
123 voters477 views
Data Science | Тесты
🤔 У бинарного классификатора разделение данных такое, что 95% в одном классе, 5% в другом — какую метрику следует выбрать?

Лучше использовать F1-score, AUC-ROC или precision-recall, поскольку они учитывают дисбаланс классов и избегают искажений, связанных с accuracy.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊1
472 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выявления скрытых факторов в данных?
Anonymous Quiz
9%
K-means
68%
LDA (Latent Dirichlet Allocation)
18%
NMF
5%
Decision Tree
🔥1
125 voters478 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод помогает бороться с мультиколлинеарностью в регрессии?
Anonymous Quiz
69%
Ridge Regression
8%
Gradient Descent
13%
Bootstrap
10%
Holdout Validation
👍1
144 voters449 views
Data Science | Тесты
🤔 Как обучаются линейные модели?

Линейные модели обучаются путём нахождения оптимальных весов, которые минимизируют функцию потери, обычно через градиентный спуск. В случае простых моделей (например, линейной регрессии) может быть использовано аналитическое решение (метод наименьших квадратов). При больших данных или сложных задачах применяется итеративный подход для более эффективной оптимизации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
473 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства пользователей?
Anonymous Quiz
27%
K-means
69%
User-Based Collaborative Filtering
1%
Decision Tree
3%
Naive Bayes
👍1
146 voters472 views