ВД
В частности, я смотрел, что такое TransfortmerMixin, BaseEstimator, как их примешивают и как от них наследуют
Size: a a a
2020 April 16
ВД
Часа за 2-4 разобраться можно)
O
Если я правильно понимаю твой вопрос, то я бы посоветовал тебе использовать класс Pipeline (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.Pipeline.html). При этом, скорее всего, придётся писать адаптеры. Либо функции, либо классы (привет GoF)
не совсем, тут проблема не в том как построить пайплайн, а в том что по факту нету возможности использовать заранее инициализированный класс под капотом
ВД
Почему это нет??
AD
не совсем, тут проблема не в том как построить пайплайн, а в том что по факту нету возможности использовать заранее инициализированный класс под капотом
Пока что нельзя передать общий словарь, но это в планах
2020 April 17
М
Привет. У меня есть вопрос на счет ухищрений, которые нужны для предскзания того, чего небыло в трейне, используя бустинг. Видел, как он использовался предсказании будущих значений множества неубывающих последовательностей. Когда предсказывалось значение меньшее, чем было ранее, то это значение просто "перекидывалось вверх", на соответствующую дельту, еще и с неким множителем.
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
ВД
Привет. У меня есть вопрос на счет ухищрений, которые нужны для предскзания того, чего небыло в трейне, используя бустинг. Видел, как он использовался предсказании будущих значений множества неубывающих последовательностей. Когда предсказывалось значение меньшее, чем было ранее, то это значение просто "перекидывалось вверх", на соответствующую дельту, еще и с неким множителем.
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Отличный никнейм
ВД
NT
Привет. У меня есть вопрос на счет ухищрений, которые нужны для предскзания того, чего небыло в трейне, используя бустинг. Видел, как он использовался предсказании будущих значений множества неубывающих последовательностей. Когда предсказывалось значение меньшее, чем было ранее, то это значение просто "перекидывалось вверх", на соответствующую дельту, еще и с неким множителем.
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
+1
AU
Привет. У меня есть вопрос на счет ухищрений, которые нужны для предскзания того, чего небыло в трейне, используя бустинг. Видел, как он использовался предсказании будущих значений множества неубывающих последовательностей. Когда предсказывалось значение меньшее, чем было ранее, то это значение просто "перекидывалось вверх", на соответствующую дельту, еще и с неким множителем.
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Как это зовется, почему работает, и что почитать?
Вопрос очень похож на то, что делается в этой работе https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8999249/
O
Пока что нельзя передать общий словарь, но это в планах
понял, спасибо
М
Здравствуйте. Когда модель обучилась и показала лучшую итерацию, например 400 из 1000, оставшиеся 600 итераций оказывают влияние на прогноз? Или же их нужно отрезать? Если да, то каким образом?
A
Коллеги, приветствую!
Подскажите, пожалуйста, почему число итераций (5 или 500) влияет на метрики? ведь я зафиксировал seed и learning rate ?
Подскажите, пожалуйста, почему число итераций (5 или 500) влияет на метрики? ведь я зафиксировал seed и learning rate ?
A
при этом 5 и 50 имеют одинаковые первые 5 шагов
OR
Они и должны иметь одинаковые первые 5 т.к. кол-во итераций 5 и random_state=42, а значит идентичный исход будет. Но дальше вы подаёте ещё 495 итераций во втором случае, вот и обучение продолжается, скор поэтому и другой.
OR
а, стоп
A
Они и должны иметь одинаковые первые 5 т.к. кол-во итераций 5 и random_state=42, а значит идентичный исход будет. Но дальше вы подаёте ещё 495 итераций во втором случае, вот и обучение продолжается, скор поэтому и другой.
Мне кажется, вы не уловили суть моего вопроса.
Я тоже ожидал, что они должны иметь одинаковые первые 5 итераций.
Но для регрессоров с максимальным числом итераций 500 и 5 это не так
Я тоже ожидал, что они должны иметь одинаковые первые 5 итераций.
Но для регрессоров с максимальным числом итераций 500 и 5 это не так
OR
Мне кажется, вы не уловили суть моего вопроса.
Я тоже ожидал, что они должны иметь одинаковые первые 5 итераций.
Но для регрессоров с максимальным числом итераций 500 и 5 это не так
Я тоже ожидал, что они должны иметь одинаковые первые 5 итераций.
Но для регрессоров с максимальным числом итераций 500 и 5 это не так
вижу, на второй скрин сначала глянул
AD
Часть параметров выставляется автоматически в зависимости от числа итераций