Сегодня ответим на некоторые вопросы с DS собеседований.

Что такое деревья решений?

Дерево решений - это алгоритм обучения с учителем, который использует метод ветвления для иллюстрации всех возможных результатов решения, его можно использовать как для моделей классификации, так и для регрессионных моделей. Таким образом, в этом случае зависимое значение может быть как числовым, так и категориальным значением.

В чем разница между переобучением и недостаточным подбором?

При переобучении статистическая модель описывает случайную ошибку или шум вместо лежащей в основе взаимосвязи. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна, например, если у нее слишком много параметров по сравнению с количеством наблюдений. Модель, которая была переобучена, имеет плохую прогнозирующую способность, поскольку она слишком остро реагирует на незначительные колебания обучающих данных.

Недостаточный подбор происходит, когда модель не может уловить основной тренд данных. Недостаточная подгонка может возникнуть, например, при подгонке линейной модели к нелинейным данным. Такая модель также будет иметь плохие прогнозирующие характеристики.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением очень схоже по смыслу с обучением с учителем, но в роли учителя выступает среда, в которой система может выполнять какие-либо действия.

Обучение с подкреплением активно используется в задачах, где нужно выбрать лучший вариант среди многих или достичь сложной цели за множество ходов.

Машина пытается решить задачу, ошибается, учится на своих ошибках, совершенствуется, и так множество раз.

Источник: vk.com

Комментарии: