Дисперсия — это не сложно: разбираем без занудства за 5 минут

Объясняем так, что даже твой кот поймет ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌ ‌

⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀

Привет, датасайентист! Формулы не должны пугать, а должны помогать. Особенно когда речь о дисперсии — инструменте, без которого в мире данных как без компаса в лесу. Что такое дисперсия и зачем она нужна Дисперсия — это мера разброса данных вокруг среднего значения. По сути, это ответ на вопрос: «Насколько мои данные разбросаны?» Низкая дисперсия — данные кучкуются вокруг среднего Высокая дисперсия — раскиданы как носки по квартире 🧦 Формула проста: D[X] = E[(X - E[X])²] Или по-человечески:  Найди среднее → посчитай отклонения → возведи в квадрат → усредни. Почему это важно для ML-моделей •   Оценка неопределенности: высокая дисперсия = данные нестабильны •   Поиск выбросов: все, что дальше 3σ — подозрительно •   Нормализация: помогает стандартизировать данные. Random Forest: дисперсия в действии Помнишь фразу «одна голова хорошо, а сто лучше»? Это буквально про Random Forest! Каждое дерево в «лесу» может ошибаться (высокая дисперсия), но когда мы усредняем результаты многих деревьев, дисперсия ошибки падает. Больше деревьев = меньше ошибок! Как это использовать на практике При настройке Random Forest: •   100-500 деревьев — оптимально •   Ограничение глубины — спасает при шумных данных •   Больше признаков на разбиение = ниже дисперсия, но выше корреляция деревьев И напоследок Дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно. P.S. Хочешь уверенно чувствовать себя в математике для DS? Тогда начни с вебинара «Основы математики для старта в Machine Learning / Deep Learning» Перейти к вебинару На вебинаре разбираем ключевые темы — от вероятностей до производных. Все простыми словами и с примерами из ML. Отличный способ освежить и систематизировать математические основы перед стартом в ML, AI или DS. Вы получили это письмо, так как ранее проходили авторизацию на сайте proglib.io Чтобы отписаться, нажмите сюда