Data Science | Тесты

🤔 В чем отличия между loc и iloc?

В pandas `loc` используется для доступа по метке (label) индекса, а `iloc` — для доступа по числовому индексу, независимо от того, как промаркированы индексы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как работает where?

Функция where возвращает элементы, соответствующие условию:
1. В SQL — фильтрует строки, соответствующие критериям.
2. В NumPy — выбирает элементы массива по условию или заменяет значения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Разница между K-Means и KNN

1. K-Means (кластеризация):
o Используется для группировки данных в кластеры на основе схожести.
o Это алгоритм обучения без учителя.
o Результат — центры кластеров, данные распределяются вокруг них.
2. KNN (K-Nearest Neighbors):
o Алгоритм классификации или регрессии, находящий ближайших соседей для прогнозирования.
o Это алгоритм обучения с учителем.
o Результат зависит от разметки данных (меток классов).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как работает MSE?

MSE (Mean Squared Error) — это метрика, используемая для оценки качества модели регрессии, которая измеряет среднее квадратичное отклонение предсказанных значений от фактических. Она рассчитывается как среднее арифметическое квадратов разности между предсказанными и реальными значениями: `MSE = (1/n) * Σ(actual - predicted)^2`, где n — количество наблюдений. MSE чувствительна к большим ошибкам, так как квадраты отклонений увеличивают вес крупных ошибок. Цель модели — минимизировать MSE, чтобы предсказания были как можно ближе к фактическим значениям.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Чем отличаются str и repr?

str предназначен для отображения понятного текста для пользователя, repr — для отображения точного представления объекта для разработчика.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что известно про оконные функции?

Это SQL-функции, выполняющиеся по окну строк, но не сворачивающие их в одно значение.
- Используются с OVER().
- Примеры: ROW_NUMBER(), RANK(), LEAD(), LAG(), SUM() OVER(), AVG() OVER().

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как работают несимметрические метрики?

Несимметрические метрики в контексте машинного обучения оценивают модель, акцентируя внимание на одном классе или типе ошибки больше, чем на других. Это особенно полезно в случаях, когда стоимость одного типа ошибки значительно выше другого. Примером несимметричной метрики является F1-score, который более чувствителен к классам с меньшим числом образцов или когда важно сбалансировать точность и полноту.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что известно о Gradient-boosted trees?

Это ансамблевый метод, строящий модель как последовательность слабых моделей (обычно деревьев), где каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. Он использует градиентный спуск по функции потерь. Обладает высокой точностью и хорошо работает с табличными данными, но чувствителен к гиперпараметрам. Популярные реализации — XGBoost, LightGBM, CatBoost.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний