2000-х роках

1970-х роках

1990-х роках

1980-х роках

E – клас завдань, T – показник продуктивності, P – досвід

E – показник продуктивності, T – клас завдань, P – досвід

E – досвід, T – показник продуктивності, P – клас завданнь

E – клас завдань, T – досвід, P – показник продуктивності

E – досвід, T – клас завданнь, P – показник продуктивності

recall

accuracy

precision

f-score

немає правильної відповіді

body()

pandasnfirst()

get_slice()

head()

tail()

train

get_params

predict

score

fit

не ймовірнісна графова модель (різновид статистичної моделі), яка представляє набір випадкових змінних та їхніх умовних залежностей

клас задач класифікації елементів набору даних на дві групи на підставі правила класифікації

функція, яка повністю описує розподіл ймовірностей випадкової величини

статистичний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є бінарною

Немає правильної відповіді

XGBoost може справлятися з категоріальними змінними

XGBoost є реалізацією AdaBoost

Ніякої. XGBoost лише одна з реалізацій Градієнтного бустинга

XGBoost може виконуватися паралельно

Вони мають високу масштабованість за своєю природою, або вони масштабуються лінійно з кількістю провісників і точок даних;

Наївна класифікація Байєса проста та швидка;

Вона вимагає менше навчальних даних;

Всі відповіді правильні;

Вона буде зближуватися швидше, ніж дискримінаційні моделі, такі, як логістична регресія;

iloc[:, 0]

iloc[:N]

iloc[:, N]

iloc[:N, 0]

Немає правильної відповіді