ClassicML
Бустинги и деревья
- Может ли бустинг выдавать значения, на которых она не обучалась?
- Почему деревья плохо экстраполируются?
- Если одно дерево решений, то оно могло выходить за рамки обучающей выборки?
- Как catboost обрабатывает категориальные фичи?
- Может ли lgbm переобучаться из-за того, что строит деревья вглубь?
- Способы регуляризации на уровне метрики и структуры бустинга?
- Как можно объяснить результаты бустинга бизнесу?
Временные ряды и кластеризация
- Как работает ARIMA?
- Какие фичи закинула бы в K-means? Только внутренние данные или внешние тоже?
Инженерные вопросы
- Как проверять модель перед выпуском в прод помимо метрик (unit-тесты, AB-тесты, мониторинг сдвига распределений)?