Какой из следующих признаков CatBoost может обрабатывать автоматически, тем самым сокращая время подготовки данных?
🧠 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:
- текстовые данные
- категориальные признаки
- числовые данные
- временные ряды
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Параметр n_estimators в XGBoost определяет количество …….
- В библиотеке sklearn реализован метод ……. для бустинга.
- Установите соответствие между термином и его описанием:
- Какой из следующих методов использует градиентный спуск для уменьшения ошибки?
- ……. является эффективным алгоритмом для работы с разреженными данными.