Machine Learning / AI

Izračunajte ROC-AUC za konstantni model i slučajni model pri odnosu klasa 9 prema 1.

Čime se razlikuju XGBoost, LightGBM i CatBoost?

Kako interpretirati koeficijente u linearnoj regresiji?

Kako funkcionišu stabla odluka i šta se dešava u odsustvu ograničenja?

Šta se dešava kada je stopa učenja prevelika ili premala u gradijentnom spustu?

Šta je logistička regresija i kako funkcioniše?

Objasnite kako funkcioniše metoda gradijentnog boostinga na odlučnim stablima.

Objasnite princip regularizacije u linearnim modelima i njen uticaj na prekomerno učenje.

Kako odabrati osobine u modelu? Postoji boosting i 5000 osobina.

Kako se linearni model nosi sa multikollinearnošću karakteristika?

Опишите процес одабира карактеристика помоћу одлучу дрвећа.

Šta je linearna regresija i kako se obučava?

Koje metrike su pogodne za ocenu modela sa neuravnoteženim klasama?

Можете ли објаснити како се тачно израчунавају TPR и FPR на свакој граници?

Можете ли детаљније да објасните како се тачно израчунава антиградијент и како се користи за изградњу следећег стабла?

Можете ли детаљније да објасните како се тачно израчунава бројчана вредност важности карактеристика у одлучивачком стаблу?