Machine Learning / AI

Qu'est-ce que la régression linéaire et comment elle est entraînée?

Pourquoi peut-on obtenir un ROC-AUC de 0,8 avec un modèle ayant un ROC-AUC de 0,2?

Calculez le ROC-AUC pour un modèle constant et un modèle aléatoire avec un rapport de classes de 9 à 1.

Quelle est la différence entre XGBoost, LightGBM et CatBoost?

Comment fonctionnent les arbres de décision et que se passe-t-il en l'absence de contraintes?

Qu'est-ce que la régression logistique et comment fonctionne-t-elle?

Explique comment fonctionne la méthode de boosting par gradient sur les arbres de décision.

Explique le principe de régularisation dans les modèles linéaires et son influence sur le surapprentissage.

Que se passe-t-il lorsqu'un taux d'apprentissage trop élevé ou trop faible est utilisé dans la descente de gradient?

Comment sélectionner les caractéristiques dans un modèle ? Il y a du boosting et 5000 caractéristiques.

Comment un modèle linéaire gère-t-il la multicolinéarité des caractéristiques?

Décrivez le processus de sélection des caractéristiques à l'aide d'arbres de décision.

Pouvez-vous expliquer comment exactement le TPR et le FPR sont calculés à chaque seuil?

Quelles métriques conviennent pour évaluer des modèles avec des classes déséquilibrées?

Pouvez-vous expliquer plus en détail comment exactement le gradient inverse est calculé et comment il est utilisé pour construire le prochain arbre?

Pouvez-vous expliquer plus en détail comment la valeur numérique de l'importance des caractéristiques dans un arbre de décision est calculée?