Data Science | Тесты

Регрессия — это метод машинного обучения, который моделирует зависимость между одной или несколькими независимыми переменными (признаками) и зависимой переменной (предсказываемой величиной). Основная цель регрессии — предсказать значение зависимой переменной на основе новых значений независимых переменных, минимизируя ошибку. В Data Science регрессия широко используется для прогнозирования и анализа взаимосвязей данных, таких как линейная и логистическая регрессии.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊1

524 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие методы применяют для определения стоимости активов?

Anonymous Quiz

26%

Дисконтирование денежных потоков

Сравнительный анализ

34%

Мультипликаторы EBITDA

33%

Модель оценки капитальных активов

123 voters507 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для повышения устойчивости модели к смещению данных?

Anonymous Quiz

143 voters480 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое переобучение модели?

Переобучение (overfitting) происходит, когда модель слишком точно запоминает данные обучающей выборки, вместо того чтобы учить общие закономерности. В результате она плохо обобщает знания на новые данные и показывает высокую ошибку на тестовой выборке. Переобучение возникает, если модель слишком сложна или в обучающей выборке присутствует шум. Для борьбы с переобучением применяются методы регуляризации, кросс-валидации и увеличение объёма данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

499 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм основан на методе случайного подпространства и решающих деревьев?

Anonymous Quiz

150 voters476 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод проверки модели используется для временных рядов?

Anonymous Quiz

11%

K-Fold Cross-Validation

131 voters456 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Как градиент бустинг регрессор работает?

Градиент бустинг регрессор строит множество слабых моделей, таких как деревья решений, и комбинирует их для улучшения предсказаний. Модели обучаются последовательно, каждая новая модель пытается скорректировать ошибки предыдущих. На каждом шаге модель минимизирует ошибку, используя градиент функции потерь для обновления предсказаний. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута определенная точность или не исчерпаны ресурсы.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

492 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации данных на основе вероятностных зависимостей между признаками?

Anonymous Quiz

22%

Логистическая регрессия

10%

K-ближайших соседей

10%

Метод опорных векторов

57%

Наивный байесовский классификатор

153 voters470 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения часто используется для кластеризации данных?

Anonymous Quiz

86%

K-средних

Случайный лес

Логистическая регрессия

Дерево решений

152 voters447 views09:02

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

486 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для обнаружения выбросов путем построения гиперплоскостей, отделяющих аномалии от нормальных данных?

Anonymous Quiz

Метод ближайших соседей

146 voters488 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для определения сходства между документами на основе их смысловых представлений?

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

127 voters490 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какими должны быть распределения для t-теста?

Для стандартного t-теста данные должны быть:
1. Нормально распределёнными.
2. Иметь одинаковую дисперсию между группами.
Если эти условия не выполняются, используют его модификации или непараметрические тесты.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

482 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для обнаружения аномалий в данных?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

153 voters484 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, изменяя веса слабых моделей на основе их ошибок?

Anonymous Quiz

143 voters452 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Как работает MSE?

MSE (Mean Squared Error) — это метрика, используемая для оценки качества модели регрессии, которая измеряет среднее квадратичное отклонение предсказанных значений от фактических. Она рассчитывается как среднее арифметическое квадратов разности между предсказанными и реальными значениями: `MSE = (1/n) * Σ(actual - predicted)^2`, где n — количество наблюдений. MSE чувствительна к большим ошибкам, так как квадраты отклонений увеличивают вес крупных ошибок. Цель модели — минимизировать MSE, чтобы предсказания были как можно ближе к фактическим значениям.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

511 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели линейной регрессии?

Anonymous Quiz