Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как с помощью линейной модели понять, от каких признаков можно сразу избавиться?

Есть несколько способов:

▪️Посмотреть на коэффициенты при признаках
Они показывают, насколько сильно каждый признак влияет на целевую переменную. Если коэффициент признака близок к нулю, это может означать, что данный признак мало влияет на прогноз, и его можно исключить.

▪️Использовать регуляризацию
L1-регуляризация (Lasso) может обнулять коэффициенты некоторых признаков, что прямо указывает на их малую значимость.

▪️Проверить значимости признаков
Методы статистического тестирования (например, t-тест для каждого признака) могут показать, являются ли коэффициенты значимыми. Если какой-то признак незначим, его вклад в предсказание минимален, и его можно исключить из модели.

#машинное_обучение

👍6

www.tgoop.com/ds_interview_lib/554

1.13K viewsAug 27, 2024 at 13:02

Как с помощью линейной модели понять, от каких признаков можно сразу избавиться?

Есть несколько способов:

▪️Посмотреть на коэффициенты при признаках
Они показывают, насколько сильно каждый признак влияет на целевую переменную. Если коэффициент признака близок к нулю, это может означать, что данный признак мало влияет на прогноз, и его можно исключить.

▪️Использовать регуляризацию
L1-регуляризация (Lasso) может обнулять коэффициенты некоторых признаков, что прямо указывает на их малую значимость.

▪️Проверить значимости признаков
Методы статистического тестирования (например, t-тест для каждого признака) могут показать, являются ли коэффициенты значимыми. Если какой-то признак незначим, его вклад в предсказание минимален, и его можно исключить из модели.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований