Proglib.academy | IT-курсы

Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

❓ 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

👍1

www.tgoop.com/proglib_academy/2730

339 viewsApr 25 at 11:08

❓ 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