TG Telegram Group & Channel
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | United States America (US)
Create: Update:

Как выбрать пороги бинов при преобразовании непрерывной целевой переменной в классы

Выбор порогов зависит от контекста и распределения данных. Один из подходов — использовать квантильное разбиение, чтобы классы были сбалансированы по числу примеров. Это полезно для предотвращения дисбаланса классов.

Если в данных видны естественные скопления значений или есть доменные границы (например, определённые температуры, при которых человеку комфортно), то лучше использовать именно их. Главное — избегать произвольных порогов, которые могут привести к крайне несбалансированным классам.

Библиотека собеса по Data Science

Как выбрать пороги бинов при преобразовании непрерывной целевой переменной в классы

Выбор порогов зависит от контекста и распределения данных. Один из подходов — использовать квантильное разбиение, чтобы классы были сбалансированы по числу примеров. Это полезно для предотвращения дисбаланса классов.

Если в данных видны естественные скопления значений или есть доменные границы (например, определённые температуры, при которых человеку комфортно), то лучше использовать именно их. Главное — избегать произвольных порогов, которые могут привести к крайне несбалансированным классам.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)