Недавно я начал готовиться к своим интервью с помощью chatgpt, сделав чат-бота своим интервьюером, вот как я это сделал.
Привет, не могли бы вы выступить в роли моего интервьюера по темам: простая, множественная и полиномиальная линейная регрессия и регуляризация?
Вопрос 1: Не могли бы вы кратко объяснить, что такое простая линейная регрессия?
Вопрос 2: Чем множественная линейная регрессия отличается от простой линейной регрессии?
Вопрос 3: Каковы ключевые предположения, сделанные в модели линейной регрессии?
Вопрос 4: Что такое полиномиальная регрессия и чем она отличается от простой линейной регрессии?
Вопрос 5: Можете ли вы объяснить, как интерпретировать коэффициенты в простой модели линейной регрессии?
Вопрос 6. Не могли бы вы обсудить, что такое мультиколлинеарность и как она может повлиять на модель линейной регрессии?
Вопрос 7: Что такое методы регуляризации L1 и L2 и когда вы можете использовать каждый из них?
Вопрос 8: В контексте линейной регрессии, что означает термин «переоснащение» и как может помочь регуляризация?
Вопрос 9: Как бы вы оценили соответствие модели линейной регрессии?
Вопрос 10: Можете ли вы объяснить ситуацию, когда вы предпочитаете использовать полиномиальную регрессию простой или множественной линейной регрессии?
Теперь я отвечу на первый вопрос ниже: Вопрос 1
Ответ: Простая линейная регрессия — это метод машинного обучения с учителем, который работает с одной независимой функцией и непрерывной зависимой функцией. Связь между независимыми и зависимыми признаками определяется путем подгонки линейного уравнения y=mx+c к наблюдаемым данным. Этот метод используется в регрессионном анализе.
Ответ ChatGPT: Отличная работа! Вопрос 2: Чем множественная линейная регрессия отличается от простой линейной регрессии?
Давайте посмотрим, что произойдет, если предоставлен неверный ответ: Мой неправильный ответ на вопрос 2: разницы нет.
Ответ ChatGPT: На самом деле между простой и множественной линейной регрессией есть ключевое различие. Простая линейная регрессия включает только две переменные — одну независимую переменную (предиктор) и одну зависимую переменную (ответ). Он моделирует взаимосвязь между этими двумя переменными, подгоняя линейное уравнение к наблюдаемым данным. Уравнение принимает вид Y = c + mX, где c — константа, а m — коэффициент независимой переменной. Множественная линейная регрессия, напротив, использует несколько предикторов. Он моделирует взаимосвязь между двумя или более функциями и откликом путем подгонки линейного уравнения к наблюдаемым данным. Уравнение принимает вид Y = c + m1X1 + m2X2 + … + mn*Xn. Таким образом, множественная линейная регрессия имеет больше предикторов, чем простая линейная регрессия. Вопрос 3: Каковы ключевые предположения, сделанные в модели линейной регрессии?
Эта мощная функция ускоряет мою подготовку в десять раз. Все, что мне нужно сделать, это тщательно подготовить тему, а затем попросить ChatGPT взять у меня интервью на эту тему.
Вот подсказка, которую вы можете использовать: «Эй, вы можете выступить в качестве моего интервьюера по [вашей теме или темам]?»
