Математика - - Выбор предикторов - 2 часть + конспект от YandexGPT
Математика - - Выбор предикторов - 2 часть конспект от YandexGPT
00:04 Линейная модель и мультиколлинеарность
• В видео обсуждается линейная модель и мультиколлинеарность, которая может привести к проблемам с предсказанием.
• Для решения этой проблемы используется метод выбора наилучших предикторов, который выбирает те, которые обладают наивысшими оценками.
05:53 Выбор предикторов и их влияние
• В видео объясняется, как использовать метод выбора наилучших предикторов для определения наиболее значимых предикторов в модели.
• Обсуждается, что выбор предикторов должен быть основан на экспертных знаниях и не должен быть сделан автоматически.
• Также объясняется, что мультиколлинеарность может привести к проблемам с предсказанием, но это не всегда так.
• В видео также обсуждаются различные аспекты мультиколлинеарности и их влияние на предсказание.
19:13 Обсуждение методов отбора предикторов
• В видео обсуждается использование различных методов отбора предикторов в модели.
• Один из методов - использование функции “Select“ из библиотеки Python.
• Однако, автор видео утверждает, что этот метод не имеет смысла, так как он может привести к неправильным выводам и отнять время.
27:28 Рекурсивный метод отбора предикторов
• В видео предлагается использовать рекурсивный метод отбора предикторов, который заключается в удалении предикторов с наименьшим коэффициентом корреляции.
• Этот метод может быть оправдан, если мы знаем, какие предиктора не важны, и хотим построить модель с меньшим количеством предикторов.
34:00 Влияние единиц измерения на вероятность дефолта
• В видео обсуждается влияние единиц измерения на вероятность дефолта.
• Например, если мы измеряем долги в миллионах рублей, а не в рублях, то коэффициент корреляции может измениться.
• Это может быть использовано для профилактики сердечно-сосудистых катастроф, так как увеличение единиц измерения может привести к увеличению вероятности дефолта.
37:51 Стандартизация признаков
• В видео обсуждается важность стандартизации признаков в линейной регрессии для получения корректных результатов.
• Объясняется, что стандартизация позволяет сравнивать признаки с разными единицами измерения и делает их безразмерными величинами.
46:22 Пример использования стандартизации
• В качестве примера рассматривается задача прогнозирования уровня артериального давления в зависимости от возраста и окружности талии.
• Объясняется, как стандартизация признаков позволяет избежать ошибок при сравнении коэффициентов и получить корректные результаты.
50:21 Применение стандартизации в других задачах
• В качестве домашнего задания предлагается стандартизировать признаки и посмотреть, как это повлияет на результаты.
• Также обсуждается важность отбора предикторов в задачах прогнозирования и использование различных методов для оценки качества построенных моделей.
54:56 Проблемы с отбором признаков
• Обсуждаются проблемы с отбором признаков, включая необходимость указания количества признаков и их выбор из лучших или худших.
• Упоминается, что даже лучшие методы отбора требуют указания количества признаков или их выбора из лучших или худших.
57:03 Статистический подход к отбору признаков
• Обсуждается статистический подход к отбору признаков, основанный на проверке гипотез.
• Упоминается, что этот подход реализован в библиотеке sklearn, но не включен в нее.
01:00:00 Частотный подход к отбору признаков
• Обсуждается частотный подход к отбору признаков, который оценивает вероятность события, а не его правдоподобие.
• Упоминается, что частотный подход не учитывает априорную вероятность, что может привести к ошибочным суждениям.
01:06:25 Отказ от статистического подхода
• Авторы библиотеки sklearn отказались от статистического подхода, обосновывая это тем, что он не всегда конструктивен и не всегда обоснован.
• Вместо этого они используют другие методы, такие как метод регуляризации некорректно поставленных задач.
01:08:16 Домашнее задание
• Домашнее задание состоит в чтении и выполнении параграфа 5.6 из главы 5 “Множественная линейная регрессия“ в книге “Машинное обучение с использованием Python“.
• В этом параграфе обсуждаются гипотезы о том, что модель с предиктором и модель без предиктора статистически не отличаются друг от друга.
Весь плейлист:
5 views
793
265
5 months ago 00:12:37 1
Провальное неравенство 2023 года | Математика с Кириллом Нэш | ЕГЭ 2024 | SMITUP
5 months ago 00:31:31 1
4 года МФТИ vs 9 лет в MIT. Прогеры. ПМИ МФТИ vs (Eng/PhD+MS+BS) in Computer Science в MIT.
5 months ago 00:13:25 1
Машинное обучение для чайников
5 months ago 00:04:19 1
Математика 5 Объем Объем прямоугольного параллелепипеда
5 months ago 01:05:51 1
Кто грызёт гранит науки? Интервью с морским биологом на исследовательском судне в Арктике | Alles
5 months ago 00:31:07 1
Доктор Боровских - Про мат
5 months ago 00:00:31 1
КАК МУЖЧИНА РЕШАЕТ … ?! Тг: ilchegg #ильич #профильнаяматематика #егэ #егэ2024 #математика
5 months ago 00:04:56 1
Математика 3 класс (Урок№58 - Приёмы письменных вычислений.)
5 months ago 00:08:37 1
Затопление Питер. Ученые сказали когда это произойдет
5 months ago 00:10:48 1
Учёные объявляют о революционной теории времени!
5 months ago 00:00:08 1
МАТЕМАТИКА ИЗМЕНЯЕТ?? Тг: ilchegg #ильич #егэ #егэ2024 #математика #профильнаяматематика
5 months ago 00:29:05 1
Фильм Грязные Слова. Правда и мифы: русский язык и мат; матерные слова и русский мат
5 months ago 00:29:15 1
ТО ЧТО Ученые Обнаружили Внутри ЭТОГО МЕТЕОРИТА Испугало Весь МИР! Топ 20
5 months ago 00:09:15 1
“ОНИ уже здесь, и это 100%”. Сенсационные заявления ученого из Америки #Aliens #SALT #iConnections
5 months ago 00:11:46 1
ПРОСТО ДЕЛАЙТЕ КАК Я СКАЖУ. Откровения Ученой Натальи Бехтеревой
5 months ago 00:00:33 1
Шерсть утконосов светится под УФ, но учёные до сих пор не понимают почему #naturalhabitatshorts
5 months ago 00:54:57 1
Как мыслит амбициозный человек? Доктор наук Александр Осадчиев о воле и терпении.
5 months ago 01:48:24 1
Балдежный Пересказ СОПРАНО — 1 Сезон (The Sopranos) [Сюжет Сериала]
5 months ago 00:14:38 1
АЗБУКА РЕШЕНИЙ СТЕРЕОМЕТРИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ ЕГЭ ОТ VictorSh
5 months ago 00:00:13 1
песенка про тую(осторожно ,мат)
5 months ago 00:24:25 1
Никон и Феодосий Печерские: первые идеи древнерусской литературы | Из курса «Мыслители Древней Руси»