Любой опытный специалист по данным знает — модель вносит незначительный вклад в его оценку, основную роль играет качество данных и особенно релевантность пространства признаков (X) его цели (y). В особенности это относится к задачам временных рядов и стохастических процессов, о которых говорят, что они сильно подвержены переоснащению. Переоснащение происходит, когда модель плохо обобщается. Вместо этого он изучает детали и шум в обучающих данных до такой степени, что это негативно влияет..

Изучение трех разных методов важности функций Как студент Flatiron, занимающийся наукой о данных, каждый проект — это возможность углубить мое понимание концепций, которые я изучаю . Я также считаю, что мое обучение улучшается, когда я отвечаю на вопросы, на которые я действительно хочу знать ответ. Это путь, который привел меня к более глубокому изучению концепции науки о данных для расчета важности функции . Мой проект на третьем этапе заключался в создании модели XGBoosted для..