Вопросы с собеседований

Продолжаем нашу регулярную рубрику и помогаем подготовиться к собеседованию по ML.

Наши ответы на вопросы опубликуем в понедельник, а сейчас ждем ваших ответов в комментариях!

Вопросы:

1️⃣ Как обучается случайный лес?
2️⃣ Как модель CatBoost обрабатывает категориальные фичи?
3️⃣ Почему у линейной регрессии функция потерь именно квадратичная, а не кубическая, с четвертой или пятой степенью?

#собеседования_MLinside