Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков

Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.

❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения.
❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.

🔧 Методы отбора признаков:
- Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость).
- Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков).
- Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/852

1.1K viewsFeb 24 at 18:11

Как улучшить производительность модели с помощью отбора признаков

Отбор признаков (feature selection) — это процесс выбора наиболее значимых признаков для построения модели. Это помогает улучшить её производительность и снизить сложность.

❗ Слишком много признаков может привести к переобучению и увеличению времени обучения.
❗ Неинформативные или шумные признаки могут ухудшить результаты модели.

🔧 Методы отбора признаков:
- Использование методов фильтрации (например, корреляция, тесты на значимость).
- Применение методов обертывания (например, рекурсивный отбор признаков).
- Использование методов вложений (например, Lasso или дерево решений).

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований