Data Science Books

Финансовая модель нестабильна? Возможно, проблема в признаках

Модель обучается, но результаты нестабильны? Метрики скачут, признаки мешают друг другу, а причина неочевидна. Часто проблема скрыта в данных: корреляция и мультиколлинеарность искажают результат.

🦾 На открытом уроке разберём, как выявлять зависимые признаки и работать с размерностью данных. Покажем, как применять метод анализа главных компонент (PCA) для выделения действительно значимой информации.

Вы увидите, как упрощать пространство признаков, повышать устойчивость моделей и улучшать качество прогнозирования, особенно в задачах временных рядов. Это важный этап, без которого сложно перейти от экспериментов к стабильным решениям.

Встречаемся 18 мая в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Машинное обучение для финансового анализа». Принять участие: https://vk.cc/cXT8nT

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576