ClassicML
- Как работает случайный лес и градиентный бустинг?
- Как строится одно дерево?
- Что такое метод главных компонент?
- Как конкретно обучаются случайный лес и бустинг? Параллельно/последовательно?
- Как делается отбор признаков?
- У нас есть коллинеарные признаки, линейная модель и случайный лес. Будет ли какая-то разница в отборе признаков при выборе модели?
- Как обрабатываются категориальные признаки?
- Обучили модель на задачу классификацию, соотношение классов 1 к 5, использовали LogLoss, сделали предсказание на тестовой выборке. Получили ROC-AUC = 0.7 и LogLoss равный 0.1. Берем и умножаем все предсказания строго на 2, как изменятся метрики? Почему именно так?
- Задача на АБ тесты: есть 2 баннера и статистика кликов по ним. Первый посмотрели 10000 человек и кликнули 190 раз, второй 11000 и 220 раз соотвественно. Какой баннер выберем и почему?
- Как построить рекомендательную систему, если у нас есть только айди пользователя и айди фильма?