Вы работаете аналитиком в компании, занимающейся оценкой кредитных - Ответ на вопрос №994204

Вопрос

Вы работаете аналитиком в компании, занимающейся оценкой кредитных рисков. Вы создали модель машинного обучения для прогнозирования вероятности дефолта заемщиков. Исходный набор данных содержал 100 различных признаков, характеризующих заемщиков (возраст, доход, кредитная история, образование, место работы и т. д.). После обучения модели вы обнаружили, что ее производительность на тестовом наборе данных не так высока, как ожидалось, и наблюдаете признаки переобучения. Какое действие целесообразно предпринять для оптимизации признакового пространства и улучшения обобщающей способности модели (снижения переобучения)?

• Следует добавить в модель регуляризацию (например, L1- или L2-регуляризацию) и увеличить размер обучающей выборки.
• Следует увеличить количество признаков, добавив новые, сгенерированные случайным образом признаки.
• Следует выбрать наиболее важных признаков и исключения остальных, с помощью метода отбора признаков (например, Recursive Feature Elimination или SelectFromModel с использованием Lasso).
• Следует преобразовать все числовые признаки в категориальные, разбив их на небольшое количество интервалов (биннингом).

Ответ