Максимальное значение среди объектов узла

Среднее значение целевой переменной для объектов, попавших в этот узел

Медиану целевой переменной всего датасета

Класс с максимальной вероятностью

Он вычисляет Z-score для каждого значения и отмечает аномальные

Он основан на идее, что аномальные точки легче изолировать случайными разбиениями пространства признаков

Он удаляет все значения вне межквартильного диапазона

Он строит границу нормального поведения через SVM-гиперплоскость

Объекты, расположенные на границе зазора или вне его, которые определяют положение разделяющей гиперплоскости

Центры кластеров каждого класса

Случайно выбранные объекты для ускорения обучения

Все объекты обучающей выборки

df.corr()

cmap='coolwarm'

annot=True

sns.heatmap()

Листья (leaves) — конечные узлы с результатом предсказания

Ядро (kernel) — функция преобразования пространства

Корневой узел (root node) — начальная точка анализа

Внутренние узлы (split) — проверка условий по признакам

Target Encoding с кросс-валидацией или Hashing Trick

One-Hot Encoding

Полное удаление данного признака

Label Encoding без дополнительной обработки

Фиксирует случайное начальное состояние, обеспечивая воспроизводимость разбиения

Указывает номер итерации в кросс-валидации

Ограничивает использование памяти при разделении

Задаёт долю данных для обучения

Модель полностью утрачивает способность делать прогнозы

Коэффициенты становятся смещёнными (систематически неверными)

Коэффициенты остаются несмещёнными, но доверительные интервалы и статистические тесты становятся ненадёжными

Коэффициент R-квадрат становится отрицательным

Прогнозирование цены квартиры на основе площади

Анализ влияния температуры на потребление электроэнергии

Моделирование экспоненциального роста числа пользователей цифровой платформы

Оценка влияния рекламных расходов на продажи

Ускорения вычислений за счёт упрощения задачи

Балансировки классов при дисбалансе

Выбора оптимального значения параметра C

Неявного преобразования данных в пространство более высокой размерности, где они становятся линейно разделимыми