Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🌥 Есть ли отраслевые причины сохранять коррелированные признаки

Да, в регулируемых или специализированных отраслях — таких как здравоохранение, страхование или финансы — коррелированные признаки могут быть обязательны для соблюдения требований законодательства или для обеспечения интерпретируемости модели. Даже если признаки статистически избыточны, их нельзя удалять без согласования с доменной экспертизой.

📌 Пример: В модели кредитного скоринга может использоваться несколько показателей кредитоспособности заемщика (например, кредитные рейтинги от разных агентств). Несмотря на высокую корреляцию, удаление одного из них может ухудшить прозрачность модели или вызвать недоверие со стороны регуляторов.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1033

788 viewsJun 21 at 17:59

🌥 Есть ли отраслевые причины сохранять коррелированные признаки

Да, в регулируемых или специализированных отраслях — таких как здравоохранение, страхование или финансы — коррелированные признаки могут быть обязательны для соблюдения требований законодательства или для обеспечения интерпретируемости модели. Даже если признаки статистически избыточны, их нельзя удалять без согласования с доменной экспертизой.

📌 Пример: В модели кредитного скоринга может использоваться несколько показателей кредитоспособности заемщика (например, кредитные рейтинги от разных агентств). Несмотря на высокую корреляцию, удаление одного из них может ухудшить прозрачность модели или вызвать недоверие со стороны регуляторов.

Библиотека собеса по Data Science