ai_learning/modules/05_data_and_visualization/notes/glossary.md

2.8 KiB
Raw Blame History

Глоссарий модуля 05

  • ColumnTransformer — применение разных preprocessing-цепочек к группам столбцов.
  • Data leakage — попадание недоступной или evaluation-информации в обучение.
  • DataFrame — двумерная индексированная таблица pandas.
  • EDA — исследовательский анализ структуры, качества, распределений и связей.
  • Feature engineering — построение признаковых представлений из исходных данных.
  • Groupby — схема split–apply–combine для групповой агрегации.
  • IQR — разность 75-го и 25-го процентилей.
  • Join / merge — связывание таблиц по ключам.
  • Pipeline — воспроизводимая последовательность preprocessing и модели.
  • Train–serving skew — несовпадение расчёта признаков при обучении и применении.
  • Выброс — наблюдение, необычное относительно выбранной модели или группы.
  • Единица наблюдения — сущность, представленная одной строкой анализа.
  • Импутация — заполнение пропусков по явно заданному правилу.
  • Кардинальность join — отношение повторяемости ключей слева и справа.
  • Корреляция — стандартизованная мера линейной ассоциации.
  • Медиана — квантиль уровня 0,5.
  • One-hot encoding — представление категории набором бинарных индикаторов.
  • Первичный ключ — уникальный идентификатор строки.
  • Пропуск — отсутствие наблюдаемого значения, имеющее собственный механизм.
  • Схема данных — контракт типов, единиц, ключей, диапазонов и ограничений.
  • Target encoding — кодирование категории статистикой цели, требующее out-of-fold расчёта.
  • Target leakage — признак содержит цель или её недоступное следствие.
  • Визуальная честность — сохранение масштаба, контекста, знаменателя и неопределённости на графике.