Вопросы для подготовки к интервью

Какая из вариаций ROC-AUC лучше: 0.1, 0.7 или 0.85?

При сильно несбалансированных классах что выбрать: ROC-AUC или PR-AUC?

У нас задача регрессии, таргет от 0 до 100. Для каждого алгоритма какое будет распределение выходов?

Какие способы кодирования категориальных переменных есть? Плюсы и минусы?

Какие недостатки у target-кодинга?

Как target-кодинг в CatBoost работает?

Как вообще строить дерево, какие критерии использования?

В чем преимущества и недостатки деревьев?

В терминах bias-variance как дерево себя ведет?

В бустинге и случайном лесе какие деревья строятся?

Best practice tuning бустинга - что первое подтюнишь?

Что происходит с variance в случайном лесе?

Почему variance модели выходит на плато при увеличении сложности?

Как используется градиент в градиентном бустинге?

На что учится следующее дерево в бустинге?

Как можно оценить важность признаков - feature importance vs SHAP?

Почему бустинг не экстраполирует данные за пределами обучающей выборки?

Что вы понимаете под гиперпараметрической оптимизацией?

Чтобы не ставили паяльник в класс и не скончали всю клиническую базу.

Сказал нас про вообще никакого скажем контроль не было плюс меня тем ли был