Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/426 -
Объясните, почему Случайный лес (Random Forest) моделирует нелинейные зависимости?
Случайный лес — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит множество решающих деревьев и объединяет их прогнозы для получения более точных результатов. При построении Random Forest не делается никаких предположений о линейности данных. И сам алгоритм не предполагает использования таких предположений.
Например, один и тот же признак может быть использован несколько раз с различными критериями деления и на разных уровнях дерева. Кроме того, каждое дерево в Случайном лесе строится на основе случайного подмножества данных. Это приводит к тому, что разные деревья моделируют разные аспекты зависимостей.
Объясните, почему Случайный лес (Random Forest) моделирует нелинейные зависимости?
Случайный лес — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит множество решающих деревьев и объединяет их прогнозы для получения более точных результатов. При построении Random Forest не делается никаких предположений о линейности данных. И сам алгоритм не предполагает использования таких предположений.
Например, один и тот же признак может быть использован несколько раз с различными критериями деления и на разных уровнях дерева. Кроме того, каждое дерево в Случайном лесе строится на основе случайного подмножества данных. Это приводит к тому, что разные деревья моделируют разные аспекты зависимостей.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
