s**********l
发帖数: 395 | 1 面试的时候被问到一个问题，如何比较不同的model? 大家说说应该考虑什么因素呢？
谢谢 |
A*******s
发帖数: 3942 | 2 一般来说他是想问你用什么model evaluation的方法吧，比如说sse, r-sqr, aic, bic
, ks, roc curve, misclassification rate...
如果是指定了两种不同的data mining方法要比较的话，那得说说各自的优缺点啥的，
比如说 scale sensitivity, robustness, nonlinearity, computation intensity,
interpretation之类的。
这类问题太广泛，我觉得这不是单纯的技术问题，面试官也会考察你如何通过交流得知
他想问的是啥。
【在 s**********l 的大作中提到】
: 面试的时候被问到一个问题，如何比较不同的model? 大家说说应该考虑什么因素呢？
: 谢谢
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p*****o
发帖数: 543 | 3
bic
【在 A*******s 的大作中提到】
: 一般来说他是想问你用什么model evaluation的方法吧，比如说sse, r-sqr, aic, bic
: , ks, roc curve, misclassification rate...
: 如果是指定了两种不同的data mining方法要比较的话，那得说说各自的优缺点啥的，
: 比如说 scale sensitivity, robustness, nonlinearity, computation intensity,
: interpretation之类的。
: 这类问题太广泛，我觉得这不是单纯的技术问题，面试官也会考察你如何通过交流得知
: 他想问的是啥。
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s**********l
发帖数: 395 | 4 谢谢 Actuaries 的回复，我当时也十分情况回答的考虑因素，但是没有你想得这么全
。谢谢了。 |
A*******s
发帖数: 3942 | 5 这个得具体分析吧，我对data mining也不算熟，举一个ANN vs. tree的例子(这个是
sas面试我问的)，不对的请指正
scale sensitivity: tree is the best
robust: not sure. i think ANN is more stable.
nonlinearity: For tree: it approximates nonlinearity via recursive splits.
For ANN: depends on how ANN incorporates nonlinear terms.
interpretation: tree>>ANN，since ANN is black-box...
computation: both are computing intensive. I think ANN may have convergence
problem, correct me if i were wrong...
【在 p*****o 的大作中提到】
:
: bic
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z**k
发帖数: 378 | 6 楼主把题目详细说说吧，造福一下版众，多点背景大家也好具体分析
【在 s**********l 的大作中提到】
: 面试的时候被问到一个问题，如何比较不同的model? 大家说说应该考虑什么因素呢？
: 谢谢
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s**********l
发帖数: 395 | 7 面试官就是这么问的问题，how do you compare the models?
我是分了几种情况回答的，也不知道对不对，才上来文一下的。 |
A*******s
发帖数: 3942 | 8 我觉得面试官这么问就俩原因
一是他自己也没啥面试的经验，所以问的不够详细
二是故意问不详细的问题，顺便也测试一下你的communication。
我有三次面试都被问了evaluate model的问题，我一股脑把上面那些东西都说出来，之
后才发现面试官其实想问的是cross validation。
【在 s**********l 的大作中提到】
: 面试官就是这么问的问题，how do you compare the models?
: 我是分了几种情况回答的，也不知道对不对，才上来文一下的。
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D******n
发帖数: 2836 | 9 credit risk, large data set, SAS is almost a must. |
z**k
发帖数: 378 | 10 In my project, I compared bias and variance based on bootstrap samples. I
think this is good enough for most problems. kinda like the idea of stacking
【在 s**********l 的大作中提到】
: 面试官就是这么问的问题，how do you compare the models?
: 我是分了几种情况回答的，也不知道对不对，才上来文一下的。
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