Data Science | Тесты

🤔 Какой метод выделяет важные признаки для случайного леса?

Anonymous Quiz

57%

Recursive Feature Elimination

117 voters442 views09:02

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 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм лучше всего подходит для предсказания категориальных переменных?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

59%

Логистическая регрессия

150 voters446 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, используя наборы данных разного масштаба?

Anonymous Quiz

💊2

117 voters420 views09:02

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 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает размерность, сохраняя расстояния?

Anonymous Quiz

142 voters476 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊21🤔5

118 voters436 views09:02

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 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию предсказаний ансамбля моделей?

Anonymous Quiz

130 voters482 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности сохраняет глобальную структуру данных, используя геодезическое расстояние?

Anonymous Quiz

109 voters483 views09:02

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

495 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие методы используются для анализа временных рядов?

Anonymous Quiz

78%

ARIMA

Exponential Smoothing

11%

LSTM

Moving Average

💊8

148 voters484 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности выделяет линейные комбинации признаков, которые лучше всего разделяют классы?

Anonymous Quiz

🔥1

123 voters477 views09:02

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 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выявления скрытых факторов в данных?

Anonymous Quiz

K-means

68%

LDA (Latent Dirichlet Allocation)

18%

NMF

Decision Tree

🔥1

125 voters478 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод помогает бороться с мультиколлинеарностью в регрессии?

Anonymous Quiz

👍1

144 voters449 views09:02

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 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства пользователей?

Anonymous Quiz

27%

K-means

69%

User-Based Collaborative Filtering

Decision Tree

Naive Bayes

👍1

146 voters472 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для оценки модели при наличии дисбалансированных данных?

Anonymous Quiz

👍1

140 voters450 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Как работает градиентный спуск?

Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

499 views16:01

About

Blog

Apps

Platform