tgoop.com/ds_interview_lib/554
Last Update:
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
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/554