База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Назовите основные недостатки алгоритма Random Forest ?

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)

Варианты ответа
модели получаются большие и не интерпретируемые(Верный ответ)
алгоритм плохо параллелится
алгоритм плохо работает с полиномиальными зависимостями(Верный ответ)
алгоритм требует сложной настройки параметров
Похожие вопросы
Укажите отрицательные стороны алгоритма Random Forest
Назовите основные виды регуляризации
Укажите основные преимущества алгоритма адаптивного бустинга
Назовите основные подходы иерархической кластеризации
Назовите основные плюсы иерархической кластеризации
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах применяется алгоритм случайный лес (random forest). Случайным образом были выбраны 5 наборов примеров и признаков: (1) пример 1 (признаки 1,2) + пример 2 (признаки 1,3); (2) пример 3 (признаки 2,3) + пример 4 (признак 1); (3) пример 2 (признаки 1,2,3) + пример 3 (признак 1); (4) пример 1 (признаки 1,3) + пример 2 (признак 1) + пример 3 (признак 3); (5) пример 1 (признаки 2,3) + пример 4 (признаки 2,3). Для этих пяти наборов были построены соответственно пять деревьев по алгоритму CART, нечистота (impurity) вычислялась по Джини. Принадлежность к классу определяется голосованием – числом деревьев, которые отнесли тот или иной пример к определенному классу. Сколько деревьев отнесут тестовый пример F(2;3;6) к классу "0"? (Напишите ответ в виде целого числа.)
Недостатки SVM?
Каковы недостатки метода главных компонент?
Укажите недостатки DBSCAN (возможен выбор нескольких вариантов):
Укажите этапы EM-алгоритма?