Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🔎 Есть ли особенности подбора гиперпараметров для параметрических и непараметрических моделей, кроме стандартной кросс-валидации

Обе группы моделей требуют внимательного подхода к гиперпараметрам, но непараметрические методы часто более чувствительны к их выбору и могут потребовать продвинутых стратегий поиска.

🧮 Параметрические модели:
— Настраиваются регуляризация (например, λ в Ridge/Lasso), архитектура нейросетей, степень полинома и т.д.
— Важно учитывать взаимодействие гиперпараметров: глубина сети, learning rate, регуляризация.
— Обычно меньше гиперпараметров, чем у сложных непараметрических методов, но у глубоких сетей их может быть много.

🌲 Непараметрические модели:
— Настройка может включать: размер соседства в kNN, ширину ядра в KDE, глубину дерева в Random Forest и др.
— Каждый гиперпараметр сильно влияет на комплексность модели и баланс bias/variance.
— Иногда требуется grid search или Bayesian optimization, особенно при большом гиперпараметрическом пространстве.

➡️ На больших датасетах кросс-валидация может быть слишком дорогой — используют приближённые или онлайн методы.
➡️ Риск переобучения на валидационном наборе при переборе множества конфигураций особенно актуален для гибких непараметрических моделей.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3👍2

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1141

607 viewsAug 26 at 18:31

🔎 Есть ли особенности подбора гиперпараметров для параметрических и непараметрических моделей, кроме стандартной кросс-валидации

Обе группы моделей требуют внимательного подхода к гиперпараметрам, но непараметрические методы часто более чувствительны к их выбору и могут потребовать продвинутых стратегий поиска.

🧮 Параметрические модели:
— Настраиваются регуляризация (например, λ в Ridge/Lasso), архитектура нейросетей, степень полинома и т.д.
— Важно учитывать взаимодействие гиперпараметров: глубина сети, learning rate, регуляризация.
— Обычно меньше гиперпараметров, чем у сложных непараметрических методов, но у глубоких сетей их может быть много.

🌲 Непараметрические модели:
— Настройка может включать: размер соседства в kNN, ширину ядра в KDE, глубину дерева в Random Forest и др.
— Каждый гиперпараметр сильно влияет на комплексность модели и баланс bias/variance.
— Иногда требуется grid search или Bayesian optimization, особенно при большом гиперпараметрическом пространстве.

➡️ На больших датасетах кросс-валидация может быть слишком дорогой — используют приближённые или онлайн методы.
➡️ Риск переобучения на валидационном наборе при переборе множества конфигураций особенно актуален для гибких непараметрических моделей.

🐸 Библиотека собеса по Data Science