Machine learning Interview

⚡️ Задача: Предсказание дохода человека.

Вам известны все необходимые признаки, а данных достаточно.

После построения модели как вы определите, что она получилась хорошей?

Чтобы оценить, построенная модель для предсказания доходов человека получилась хорошей, нужно сделать следующее:

1. Выберите метрику качества модели: Для оценки точности модели используйте одну из следующих метрик: Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) или Root Mean Squared Error (RMSE). Эти метрики помогут понять, насколько точно модель предсказывает целевую переменную.

2. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки: Используйте обучающую выборку для построения модели, а тестовую — для оценки её качества. Это поможет избежать переобучения, при котором модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых примерах.

3. Оцените модель на тестовых данных: Проверьте качество модели на тестовой выборке. Если значения метрик на обучающей и тестовой выборках не сильно различаются, это указывает на отсутствие переобучения и способность модели давать хорошие предсказания.

4. Примените кросс-валидацию: Дополнительно можно использовать кросс-валидацию для оценки стабильности модели. Это позволит убедиться, что модель демонстрирует хорошие результаты на различных подвыборках данных.

👇 Пишите свой вариант ответа в комментариях.

@machinelearning_interview

👍25🤔3🔥2❤1🖕1

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1196

5.64K viewsedited  Sep 19, 2024 at 20:22

⚡️ Задача: Предсказание дохода человека.

Вам известны все необходимые признаки, а данных достаточно.

После построения модели как вы определите, что она получилась хорошей?

Чтобы оценить, построенная модель для предсказания доходов человека получилась хорошей, нужно сделать следующее:

1. Выберите метрику качества модели: Для оценки точности модели используйте одну из следующих метрик: Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE) или Root Mean Squared Error (RMSE). Эти метрики помогут понять, насколько точно модель предсказывает целевую переменную.

2. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки: Используйте обучающую выборку для построения модели, а тестовую — для оценки её качества. Это поможет избежать переобучения, при котором модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых примерах.

3. Оцените модель на тестовых данных: Проверьте качество модели на тестовой выборке. Если значения метрик на обучающей и тестовой выборках не сильно различаются, это указывает на отсутствие переобучения и способность модели давать хорошие предсказания.

4. Примените кросс-валидацию: Дополнительно можно использовать кросс-валидацию для оценки стабильности модели. Это позволит убедиться, что модель демонстрирует хорошие результаты на различных подвыборках данных.

👇 Пишите свой вариант ответа в комментариях.

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview