Machine Learning interview questions

Why при использовании перекодировки для категориальных признаков возникают проблемы с высокоразмерными данными?

Как можно формально доказать, что model переобучается?

Что это такое? У нас в компании происходит довольно стабильно и много всяких разных рисковых событий.

Потому что, ну, блин, перерабатывать это, конечно, круто, но какой смысл в них?

О чем нам это говорит и как мы дальше будем действовать?

А как мы поймем, какую из них лучше нам запустить в Prod? На какие параметры, кроме Genie, мы будем смотреть?

В точки зрения бизнес-показателей, вот когда мы будем презентовать нашу model, нашему бизнес-заказчику, о чем мы будем говорить?

Плюс, да, если мы, например, сравним с предыдущей моделью, как мы можем бизнесу Explain

А качество модели, вот, ну, на языке бизнеса, что называется, чем они могут измерить?

А облив Gini, вот, ну, например, для сравнения старой и новой модели, мы на какой выборке будем смотреть?

и Gini нашей новой модели будет больше, можем ли мы сказать, что да, вот, 100% наша новая model работает лучше, чем старая? Релевантны ли Gini сравнивательные на этой выборке?

Говорит ли нам это о том, что новая model точно лучше старой?

У нас остается 4 минуты конференции, может быть у тебя есть какие-то ко мне вопросы по локансии?

У вас задача бы много, и фрод, и раз задача, а какой-то приоритет есть, то есть сначала с PD моделями разобраться?

А может спрашивать по следующим этапам у нас, какие еще этапы остаются?

Койри, это у нас как раз вот этот привет, да?

Раззывание ты пока еще учишься или уже какое-то есть?

Как раз, получается, гит используете, да?

Какие-нибудь примеры привести, что, Why относятся?

У нас после этого что будет записано в максимуме, а что во втором максимуме, когда нам встретились семерку?