Machine Learning / AI

9:1 sinf nisbatida doimiy model va tasodifiy model uchun ROC-AUC ni hisoblang.

XGBoost, LightGBM va CatBoost qanday farqlanadi?

Chiziqli regressiyada koeffitsientlarni qanday talqin qilish mumkin?

Qaror daraxtlari qanday ishlaydi va cheklovlar bo'lmaganda nima bo'ladi?

Logistik regressiya nima va qanday ishlaydi?

Qaror daraxtlarida gradient kuchaytirish usulining qanday ishlashini tushuntiring.

Chiziqli modellarda tartibga solish printsipi va uning ortiqcha o'qishga ta'siri haqida tushuntiring.

Gradient tushirishda o'qishni o'rganish darajasi juda katta yoki juda kichik bo'lsa nima bo'ladi?

Chiziqli model xususiyatlarning ko‘p bog‘liqligini qanday boshqaradi?

Modelda qanday belgilashlar tanlanadi? Boosting va 5000 belgilashlar mavjud.

Qaror daraxtlari yordamida xususiyatlarni tanlash jarayonini tavsiflang.

Har bir chegarada TPR va FPR qanday hisoblanishini aniq tushuntirib berishingiz mumkinmi?

Chiziqli regressiya nima va qanday o'qitiladi?

Nima o'lchovlar noaniq sinflarga ega modellarga baho berishda mos keladi?

Anti-gradient qanday hisoblanishini va uni keyingi daraxtni qurishda qanday ishlatilishini batafsil tushuntirib bera olasizmi?

Qaror daraxtida xususiyatlarning ahamiyatining raqamli qiymati qanday hisoblanishini batafsilroq tushuntirib bera olasizmi?