Machine Learning / AI

Gini kriterininin tam olarak nasıl hesaplandığını ve karar ağacında bölme seçimlerini nasıl etkilediğini açıklayabilir misiniz?

Doğrusal regresyonda katsayılar nasıl yorumlanır?

XGBoost, LightGBM ve CatBoost arasındaki farklar nelerdir?

Karar ağaçları nasıl çalışır ve kısıtlamalar olmadığında ne olur?

Gradyan inişinde çok büyük veya çok küçük öğrenme oranı ne olur?

Lojistik regresyonu nedir ve nasıl çalışır?

Doğrusal modellerde düzenlemenin çalışma prensibini ve aşırı öğrenmeye etkisini açıklayın.

Karar ağaçlarında gradyan artırma yönteminin nasıl çalıştığını açıklayın.

Doğrusal model özellikler arasındaki çoklu bağlantıyı nasıl yönetir?

Bir modelde özellikler nasıl seçilir? Boosting var ve 5000 özellik.

Karar ağaçları kullanarak özellik seçme sürecini açıklayın.

Lineer regresyon nedir ve nasıl eğitilir?

Dengesiz sınıflara sahip modelleri değerlendirmek için hangi metrikler uygundur?

Her eşik değerinde TPR ve FPR'nin tam olarak nasıl hesaplandığını açıklayabilir misiniz?

Anti-gradient'in tam olarak nasıl hesaplandığını ve bir sonraki ağacın oluşturulmasında nasıl kullanıldığını daha detaylı açıklayabilir misiniz?

Karar ağacında özelliklerin öneminin sayısal değerinin nasıl hesaplandığını daha detaylı açıklayabilir misiniz?