Hallo Arbeitssuchende, hier ist eine Liste von Interviewfragen, die bei Vorstellungsgesprächen im Bereich Knowledge Science gestellt werden könnten.
Q: Was ist lineare Regression?
A: Die lineare Regression ist eine statistische Modellierungstechnik und ein Algorithmus, mit denen eine Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen hergestellt wird. Es geht von einer linearen Beziehung zwischen den Variablen aus, wobei die abhängige Variable eine lineare Kombination der unabhängigen Variablen ist.
Q: Wie funktioniert die lineare Regression?
A: Der Algorithmus zielt darauf ab, eine gerade Linie (oder eine Hyperebene in höheren Dimensionen) an eine Reihe von Datenpunkten anzupassen. Es findet die am besten geeignete Linie, indem es die Summe der quadrierten Differenzen zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten aus der Linie minimiert. Dies erfolgt durch Schätzung der Koeffizienten (Steigung und Achsenabschnitt), die die Linie definieren, mithilfe mathematischer Optimierungstechniken.
Q: Was sind die Annahmen der linearen Regression?
A: Die lineare Regression geht von mehreren Dingen aus, darunter:
1. Linearität: Die Beziehung zwischen der abhängigen Variablen und den unabhängigen Variablen ist linear.
2. Unabhängigkeit: Die Beobachtungen sind unabhängig voneinander.
3. Homoskedastizität: Die Varianz der Fehler ist über alle Ebenen der unabhängigen Variablen konstant.
4. Normalität: Die Fehler sind normalverteilt mit einem Mittelwert von Null.
5. Keine Multikollinearität: Die unabhängigen Variablen sind nicht stark miteinander korreliert.
Q: Wie interpretieren Sie die Koeffizienten in der linearen Regression?
A: Bei der linearen Regression stellen die Koeffizienten die Änderung der abhängigen Variablen dar, die mit einer Änderung der entsprechenden unabhängigen Variablen um eine Einheit verbunden ist, während andere Variablen konstant bleiben. Der Intercept-Time period stellt den Wert der abhängigen Variablen dar, wenn alle unabhängigen Variablen Null sind.
Q: Wie bewerten Sie die Leistung eines linearen Regressionsmodells?
A: Es gibt mehrere Metriken zur Bewertung der Leistung eines linearen Regressionsmodells, darunter:
1. R-Quadrat (Bestimmtheitskoeffizient): Es misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen, die durch das Modell erklärt wird. Höhere Werte weisen auf eine bessere Anpassung hin.
2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) oder mittlerer quadratischer Fehler (RMSE): Diese Metriken messen die durchschnittliche quadratische Differenz zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten. Niedrigere Werte weisen auf eine bessere Leistung hin.
3. Residuenanalyse: Hierbei werden die Residuen (die Unterschiede zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten) auf Muster oder Abweichungen von Annahmen untersucht. Residuendiagramme können dabei helfen, Probleme wie Heteroskedastizität oder Nichtlinearität zu identifizieren.
Q: Was ist der Unterschied zwischen einfacher linearer Regression und multipler linearer Regression?
A: Bei der einfachen linearen Regression wird eine abhängige Variable auf der Grundlage einer einzelnen unabhängigen Variablen vorhergesagt. Es passt eine gerade Linie an die Daten an. Im Gegensatz dazu beinhaltet die a number of lineare Regression die Vorhersage einer abhängigen Variablen auf der Grundlage mehrerer unabhängiger Variablen. Es passt eine Hyperebene an die Daten in höheren Dimensionen an. Die a number of lineare Regression ermöglicht die Analyse komplexerer Beziehungen zwischen Variablen.
Q: Was sind mögliche Einschränkungen oder Herausforderungen der linearen Regression?
A: Die lineare Regression weist bestimmte Einschränkungen auf, darunter:
1. Linearitätsannahme: Wenn die Beziehung zwischen Variablen nicht linear ist, kann die lineare Regression zu ungenauen Ergebnissen führen.
2. Verstöße gegen Annahmen: Verstöße gegen Annahmen, wie z. B. Nichtnormalität oder Multikollinearität, können sich auf die Leistung des Modells auswirken.
3. Ausreißer: Ausreißer können die Regressionsgerade unverhältnismäßig beeinflussen und die Ergebnisse verfälschen.
4. Überanpassung oder Unteranpassung: Die lineare Regression kann zu einer Über- oder Unteranpassung der Daten führen, wenn die Modellkomplexität nicht richtig ausgewählt wird.
5. Beschränkung auf lineare Beziehungen: Die lineare Regression eignet sich nicht zur Erfassung nichtlinearer Beziehungen zwischen Variablen.
Q: Wie kann man mit Multikollinearität in der linearen Regression umgehen?
A: Multikollinearität tritt auf, wenn unabhängige Variablen stark miteinander korrelieren. Dies kann zu instabilen Koeffizientenschätzungen und Schwierigkeiten bei der Interpretation des Modells führen. Um mit Multikollinearität umzugehen, können Sie:
1. Identifizieren und entfernen Sie stark korrelierte unabhängige Variablen aus dem Modell. Durch die Auswahl einer Teilmenge unabhängiger Variablen, die weniger miteinander korrelieren, können Sie die Auswirkungen der Multikollinearität verringern. 2. Ridge-Regression ist eine Regularisierungstechnik, die der Zielfunktion der linearen Regression einen Strafterm hinzufügt. Dieser Strafterm schrumpft die Koeffizientenschätzungen gegen Null und kann dazu beitragen, die Auswirkungen der Multikollinearität abzuschwächen. Die Ridge-Regression fördert ausgeglichenere Koeffizienten und verringert die Auswirkungen stark korrelierter Variablen.
3. Messen Sie den VIF, der den Schweregrad der Multikollinearität in einem Regressionsmodell quantifiziert. Sie können den VIF für jede unabhängige Variable berechnen und Variablen mit hohen VIF-Werten (normalerweise über 5 oder 10) identifizieren. Das Entfernen oder Transformieren von Variablen mit hohem VIF kann zur Reduzierung der Multikollinearität beitragen.
Ich hoffe, dass dies für die Grundstufe ausreicht. Bitte fügen Sie Ihre Fragen hinzu, die während Ihrer Interviewsitzungen gestellt wurden. Danke und viel Spaß beim Lesen..!
