Какой из следующих аспектов помогает избежать переобучения в XGBoost при использовании регуляризации?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению принципов разработки и оптимизации алгоритмов, формируя у обучающихся навыки логического мышления и эффективного решения вычислительных задач. В рамках курса рассматриваются основные методы анализа алгоритмов, их сложность и применение в реальных IT-проектах. Студенты осваивают техники написания чистого и производительного кода, что является ключевым для успешной карьеры в программировании и смежных областях. Практические задания помогают закрепить теорию и развить умение выбирать оптимальные подходы для различных задач.
Варианты ответа:
- недообучение
- переобучение
- ошибка в измерении
- чрезмерная сложность
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Применение AdaBoost позволяет улучшить ……. модели.
- XGBoost используется в соревнованиях по машинному обучению благодаря своей …….
- В алгоритме ……. используется метод градиентного спуска для устранения ошибок.
- Какой тип моделей комбинирует бустинг в своем процессе обучения?
- Какой из следующих признаков CatBoost может обрабатывать автоматически, тем самым сокращая время подготовки данных?