Python面试题

以下混淆矩阵的召回率，特异性和精确度是多少？

Python机器学习

以下混淆矩阵的召回率，特异性和精确度是多少？

TP /真正肯定：案例是肯定的，并且被预测为肯定 TN /真阴性：案件为阴性，预计为阴性 F...

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为什么 XGBoost 的性能优于 SVM？

Python机器学习

为什么 XGBoost 的性能优于 SVM？

XGBoos 是使用许多树的集成方法。这意味着它会随着自身的重复而提高。 SVM 是线性分隔...

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你正在处理数据集。如何选择重要变量？

Python机器学习

你正在处理数据集。如何选择重要变量？

(1) 在选择重要变量之前，请先删除相关变量 (2) 使用随机森林和绘图变量重要性图表 (3...

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什么是超参数？它们与模型参数有何不同？

Python机器学习

什么是超参数？它们与模型参数有何不同？

模型参数是模型内部的变量。参数值是根据训练数据估算的。超参数是模型外部的变量。该值无法从数...

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Python机器学习

如何解决模型中的高方差？

如果模型具有低方差和高偏差，我们使用装袋算法，该算法使用随机抽样将数据集划分为子集。我们使用...

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Python机器学习

解释如何开发数据管道？

数据管道使我们能够采用数据科学模型并对其进行自动化或扩展。常见的数据管道工具是 Apache...

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说明如何处理数据集中的丢失或损坏的数据？

Python机器学习

说明如何处理数据集中的丢失或损坏的数据？

您需要标识查找数据并删除行/列，或将其替换为其他值。 pandas 提供了执行此操作的有用方...

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Python机器学习

如何确保您不会过度拟合模型？

我们可以使用三种方法来防止过度拟合： (1) 使用交叉验证技术（例如k折交叉验证） (2) ...

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