Machine Learning / AI

Неге ROC-AUC 0.2 болгон моделде ROC-AUC 0.8 алуу мүмкүн?

Линейдүү регрессиядагы коэффициенттерди кантип түшүнүү керек?

Гини критерийи так точно кантип эсептелет жана ал чечим дарагында бөлүүнүн тандоосуна кандай таасир этет?

XGBoost, LightGBM жана CatBoost эмнеде айырмаланат?

Карар дарактары кандай иштейт жана чектөөлөр болбогондо эмне болот?

Логистикалык регрессия деген эмне жана ал кантип иштейт?

Градиентти түшүрүүдө үйрөнүү ылдамдыгы өтө чоң же өтө кичи болсо, эмне болот?

Майдачалардын үстүндө градиенттүү бустинг ыкмасы кандай иштээрин түшүндүрүңүз.

Linearly modellerde régularizasyon prinsipini жана анын ашыкча үйрөнүүгө таасирин түшүндүрүңүз.

Антиградиентти так кандайча эсептелет жана ал кийинки даракты курууда кандайча колдонулат, аны көбүрөөк түшүндүрүп бере аласызбы?

Линейдүү модел белгилердин көптөгөн байланыштарын кантип иштетет?

Моделде белгилерди кантип тандоо керек? Бустинг жана 5000 белгилер бар.

Шешім ағаштары көмегімен сипаттамаларды таңдоонун процесин сүрөттөп бериңіз.

Тең салмаксыз класстары бар моделдерди баалоо үчүн кайсы өлчөмдөр ылайыктуу?

Ар бир чекитте TPR жана FPR кандайча эсептелет экенин түшүндүрө аласызбы?

Кардароонун маанилүүлүгүн сандык мааниси кандайча эсептелет деп кеңири түшүндүрө аласызбы?