Что происходит, если отобрать слишком много признаков в модели машинного обучения?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа, проектирования и управления сложными системами. В рамках курса рассматриваются современные подходы к моделированию процессов, оптимизации решений и применению информационных технологий. Особое внимание уделяется практическим аспектам, включая разработку алгоритмов, обработку данных и автоматизацию задач. Учебный материал направлен на формирование навыков системного мышления и подготовку специалистов, способных решать междисциплинарные проблемы в различных областях.
Варианты ответа:
- Модель будет слишком простой
- Модель будет склонна к переобучению
- Модель будет иметь низкую точность
- Модель станет быстрее
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Отбор признаков с использованием оценки корреляции признаков с целевой переменной называется …
- Упорядочите этапы применения метода Forward selection:
- Почему важно обрабатывать пропуски в данных?
- Параметры, которые фиксируются перед обучением модели в контексте машинного обучения это ……
- Какую роль играют гиперпараметры в модели машинного обучения?