Вопросы для самопроверки

• В чём разница между локальной и глобальной интерпретируемостью моделей машинного обучения?
• В чём заключается предположение наивного Байеса? Приведите пример, когда это предположение не выполнено.
• Почему нельзя судить о важности признака в линейной регрессии по модулю коэффициента при этом признаке без предварительной нормализации признаков?
• Сравните оценку важности признаков по коэффициентам линейной регрессии и методом среднего изменения неопределённости в решающем дереве. Какой из двух методов более предпочтителен в общем случае и почему?
• Зависят ли значения аддитивных эффектов в линейной регрессии от перемасштабирования признаков и последующей перенастройки модели?
• Приведите два способа расчёта глобальной важности признаков для всей выборки по решающему дереву. В чём их интуитивное различие?
• Почему важность признака лучше оценивать не по отдельному решающему дереву, а по ансамблю из деревьев?