Telegram Web
Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:

👉 Оценке и интерпретации результатов моделей
👉 Понимании поведения алгоритмов машинного обучения
👉 Снижении ошибок при построении предсказаний

В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.

👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2

Библиотека дата-сайентиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Значение p= 0.04 означает:

🔥 — 4% вероятность того, что нулевая гипотеза (H₀) верна
❤️ — 96% вероятность того, что альтернативная гипотеза (H₁) верна
⚡️ — Результат маловероятен при нулевой гипотезе (H₀)
👍 — Результат практически значим

Библиотека задач по Data Science
28🔥6👍51
Что выведет код?
Anonymous Quiz
64%
3
30%
2
4%
1
3%
4
4🔥1
Какой алгоритм наиболее эффективен для обнаружения фальшивых отзывов?

🔥 — BERT
❤️ — DBSCAN
⚡️ — Support Vector Regression
👍 — Principal Component Analysis

Библиотека задач по Data Science
🔥203
2025/07/12 18:19:55
Back to Top
HTML Embed Code: