🏠 홈
벤치마크
📊 모든 벤치마크 🦖 공룡 v1 🦖 공룡 v2 ✅ 할 일 목록 앱 🎨 창의적인 자유 페이지 🎯 FSACB - 궁극의 쇼케이스 🌍 번역 벤치마크
모델
🏆 톱 10 모델 🆓 무료 모델 📋 모든 모델 ⚙️ 킬로 코드 모드
리소스
💬 프롬프트 라이브러리 📖 AI 용어 사전 🔗 유용한 링크
advanced

Phân tích và lựa chọn mô hình dự báo

#data-science #machine-learning #feature-engineering

Đánh giá các thuật toán học máy cho dữ liệu phức tạp có độ cao lớn.

Giả sử bạn có một tập dữ liệu chứa 1 triệu bản ghi với 50 đặc trưng, trong đó có nhiều biến phân loại (categorical variables) có độ cao (high cardinality) và mục tiêu là một biến nhị phân. Hãy so sánh hiệu suất tiềm năng giữa Random Forest, XGBoost và Logistic Regression. Đề xuất một quy trình kỹ thuật đặc trưng (feature engineering) cụ thể để xử lý các biến phân loại này và giải thích cách bạn sẽ xử lý vấn đề mất cân bằng lớp (class imbalance).