Machine Learning / AI

Számítsa ki a ROC-AUC értékét egy állandó és egy véletlenszerű modellhez 9:1 arányban lévő osztályok esetén.

Miben különböznek az XGBoost, LightGBM és CatBoost?

Hogyan értelmezzük a lineáris regresszió együtthatóit?

Hogyan működnek a döntési fák, és mi történik korlátozások hiányában?

Mi az a logisztikus regresszió és hogyan működik?

Magyarázza el, hogyan működik a gradiens boosting módszer döntési fákon.

Magyarázza el a regularizáció elvét lineáris modellekben és annak hatását a túlillesztésre.

Mi történik, ha túl nagy vagy túl kicsi a tanulási ráta a gradiens leszállásnál?

Hogyan kezeli egy lineáris modell a jellemzők multikollinearitását?

Hogyan válasszuk ki a jellemzőket egy modellben? Van boosting és 5000 jellemző.

Írja le a jellemzők kiválasztási folyamatát döntési fákkal.

Meg tudná magyarázni, hogyan számítják ki pontosan a TPR-t és az FPR-t minden küszöbön?

Mi az a lineáris regresszió és hogyan tanítják?

Milyen metrikák alkalmasak az egyensúlytalan osztályokkal rendelkező modellek értékelésére?

Tudná részletesebben elmagyarázni, hogyan számítják pontosan az antigradienst, és hogyan használják a következő fa felépítéséhez?

Tudná részletesebben elmagyarázni, hogyan számítják ki pontosan a jellemzők fontosságának numerikus értékét egy döntési fában?