Anonymous Quiz
85%
Grid Search
11%
K-Fold Cross-Validation
1%
Standardization
3%
Bootstrap
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
Anonymous Quiz
92%
array()
4%
create_array()
3%
make_array()
2%
build_array()
Anonymous Quiz
78%
fillna()
14%
dropna()
5%
interpolate()
2%
replace()
2. Использовать бутстрепинг для создания доверительных интервалов.
3. Рассмотреть преобразование данных для приближения к нормальному виду.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
4%
Holdout
8%
K-Fold Cross-Validation
86%
Time Series Split
3%
Leave-One-Out
Anonymous Quiz
65%
PCA
9%
LDA
18%
t-SNE
8%
SVD
❤1
1. В SQL — фильтрует строки, соответствующие критериям.
2. В NumPy — выбирает элементы массива по условию или заменяет значения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
82%
PCA
6%
LDA
9%
KMeans
3%
DBSCAN
Anonymous Quiz
93%
DataFrame()
4%
create_frame()
2%
make_dataframe()
1%
build_df()
Линейная регрессия часто является базовым алгоритмом из-за своей интерпретируемости и простоты. Для классификации популярным выбором может быть логистическая регрессия.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
24%
K-means Clustering
23%
Principal Component Analysis
42%
Isolation Forest
12%
Feature Scaling
Anonymous Quiz
13%
Batch Normalization
77%
Data Augmentation
8%
Dropout
2%
Early Stopping
👍1
2. Post-pruning: удаление "слабых" ветвей после построения дерева для улучшения обобщения.
3. Метрики, такие как ошибка на валидационной выборке, помогают оценить, какие ветви обрезать.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
51%
Bagging
19%
Boosting
10%
Pruning
19%
Cross-Validation
Anonymous Quiz
62%
Principal Component Analysis
19%
Cross-Validation
12%
Bootstrap
7%
Holdout Validation
ROC-AUC останется неизменной, если алгоритм сохраняет порядок вероятностей, так как метрика основывается на ранжировании. При нарушении порядка вероятностей, например, из-за некорректной трансформации, значение ROC-AUC снизится.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
22%
Gradient Descent
34%
Forward Selection
34%
Random Forest
10%
Backward Elimination
💊4
Anonymous Quiz
39%
Ensemble Learning
21%
Gradient Descent
1%
Feature Engineering
39%
Normalization
💊2
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM