Domande d'esame VERIFICATO
DATA 2
Cattolica del Sacro Cuore statistical and actuarial sciences Curriculum actuarial sciences for insurance 2020
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Il testo illustra i fondamenti dell'apprendimento statistico, distinguendo tra metodi supervisionati per la previsione e inferenza, e non supervisionati per l'esplorazione dei dati. Vengono analizzati gli errori di bias e varianza in relazione alla flessibilità del modello, evidenziando il compromesso tra accuratezza predittiva e interpretabilità attraverso tecniche come la validazione incrociata e le regolarizzazioni Lasso/Ridge. Infine, si esaminano diverse strategie per selezionare i migliori modelli lineari o non parametrici che minimizzano l'errore su dati di test evitando problemi di overfitting.
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- I metodi di apprendimento statistico si dividono in supervisionati, che prevedono una variabile risposta per stimare relazioni o fare previsioni tramite regressione e classificazione, e non supervisionati, utilizzati per raggruppare dati senza etichette predefinite.
- L'accuratezza predittiva è influenzata dall'errore riducente legato alla scelta del modello e dall'erroo irriducibile dovuto al rumore casuale presente nei dati osservati.
- Per valutare un modello correttamente si utilizza l'MSE sul set di test piuttosto che su quello di addestramento, poiché quest'ultimo tende a sottostimare le prestazioni reali a causa dell'overfitting quando la flessibilità del modello aumenta eccessivamente.
- L'esistenza di un compromesso fondamentale tra bias e varianza implica che modelli più semplici riducono l'errore sistematico ma aumentano quello casuale, mentre quelli complessi fanno il contrario.
- I metodi come Ridge Regression e Lasso sono strumenti specifici progettati per gestire problemi di multicollinearità selezionando o penalizzando i parametri in base alla loro grandezza geometrica.
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