Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One
🔹One-vs-Rest (OVR): — Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных. — Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания. — Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.
🔹One-vs-One (OVO): — Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение. — Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления. — При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.
⚡Итог: При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.
Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One
🔹One-vs-Rest (OVR): — Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных. — Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания. — Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.
🔹One-vs-One (OVO): — Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение. — Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления. — При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.
⚡Итог: При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.
The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Ng Man-ho, a 27-year-old computer technician, was convicted last month of seven counts of incitement charges after he made use of the 100,000-member Chinese-language channel that he runs and manages to post "seditious messages," which had been shut down since August 2020. Find your optimal posting schedule and stick to it. The peak posting times include 8 am, 6 pm, and 8 pm on social media. Try to publish serious stuff in the morning and leave less demanding content later in the day. Although some crypto traders have moved toward screaming as a coping mechanism, several mental health experts call this therapy a pseudoscience. The crypto community finds its way to engage in one or the other way and share its feelings with other fellow members. Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.”
from us
