Machine Learning / AI

Ako interpretovať koeficienty v lineárnej regresii?

Čo je lineárna regresia a ako sa trénuje?

Prečo je možné s modelom s ROC-AUC 0,2 dosiahnuť ROC-AUC 0,8?

Aké sú rozdiely medzi XGBoost, LightGBM a CatBoost?

Ako fungujú rozhodovacie stromy a čo sa deje pri absencii obmedzení?

Čo je logistická regresia a ako funguje?

Čo sa stane pri príliš veľkej alebo príliš malej rýchlosti učenia v gradientovom zostupe?

Vysvetlite, ako funguje metóda gradientového boosting na rozhodovacích stromoch.

Vysvetlite princíp regularizácie v lineárnych modeloch a jej vplyv na preučovanie.

Ako si lineárny model poradí s multikollinearitou znakov?

Ako vybrať znaky v modeli? Existuje boosting a 5000 znakov.

Popíšte proces výberu vlastností pomocou rozhodovacích stromov.

Môžete vysvetliť, ako presne sa počítajú TPR a FPR na každom prahu?

Aké metriky sú vhodné na hodnotenie modelov s nevyváženými triedami?

Môžete podrobnejšie vysvetliť, ako sa presne počíta anti-gradient a ako sa používa na zostavenie ďalšieho stromu?

Môžete podrobnejšie vysvetliť, ako sa presne vypočíta číselná hodnota dôležitosti znakov v rozhodovacom strome?