DS_INTERVIEW_LIB Telegram 1217
Как проводить надёжный feature engineering, чтобы простая модель могла захватывать ключевые зависимости в данных

Для простых моделей, таких как линейная регрессия или логистическая регрессия, feature engineering играет критическую роль — он позволяет модели отражать сложные зависимости, не усложняя архитектуру.

🈁 Добавляйте нелинейные преобразования. Полиномиальные признаки (например, квадраты, произведения ключевых признаков) помогают модели уловить умеренные нелинейности, сохраняя интерпретируемость.

🈁 Используйте знания предметной области. Часто доменные соотношения (например, отношение marketing_spend / number_of_website_visits) оказываются гораздо информативнее исходных признаков.

🈁 Применяйте масштабирование признаков. Для линейных моделей полезно стандартизировать данные (вычитание среднего, деление на стандартное отклонение) — это ускоряет сходимость и делает веса более сопоставимыми.

🈁 Контролируйте количество и корреляцию признаков. Избыточное количество искусственно созданных признаков может привести к переобучению или мультиколлинеарности, усложняя интерпретацию.

🈁 Используйте регуляризацию. Методы L1 или L2 помогут “заглушить” неинформативные признаки, сохранив важные.

🈁 Проверяйте качество на кросс-валидации. Каждый новый признак нужно оценивать по реальному вкладу в качество модели, особенно при временных данных — с использованием out-of-time проверки.

🐸 Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥2👍1



tgoop.com/ds_interview_lib/1217
Create:
Last Update:

Как проводить надёжный feature engineering, чтобы простая модель могла захватывать ключевые зависимости в данных

Для простых моделей, таких как линейная регрессия или логистическая регрессия, feature engineering играет критическую роль — он позволяет модели отражать сложные зависимости, не усложняя архитектуру.

🈁 Добавляйте нелинейные преобразования. Полиномиальные признаки (например, квадраты, произведения ключевых признаков) помогают модели уловить умеренные нелинейности, сохраняя интерпретируемость.

🈁 Используйте знания предметной области. Часто доменные соотношения (например, отношение marketing_spend / number_of_website_visits) оказываются гораздо информативнее исходных признаков.

🈁 Применяйте масштабирование признаков. Для линейных моделей полезно стандартизировать данные (вычитание среднего, деление на стандартное отклонение) — это ускоряет сходимость и делает веса более сопоставимыми.

🈁 Контролируйте количество и корреляцию признаков. Избыточное количество искусственно созданных признаков может привести к переобучению или мультиколлинеарности, усложняя интерпретацию.

🈁 Используйте регуляризацию. Методы L1 или L2 помогут “заглушить” неинформативные признаки, сохранив важные.

🈁 Проверяйте качество на кросс-валидации. Каждый новый признак нужно оценивать по реальному вкладу в качество модели, особенно при временных данных — с использованием out-of-time проверки.

🐸 Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/1217

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Image: Telegram. Earlier, crypto enthusiasts had created a self-described “meme app” dubbed “gm” app wherein users would greet each other with “gm” or “good morning” messages. However, in September 2021, the gm app was down after a hacker reportedly gained access to the user data. Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa. Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week.
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American