Size: a a a

Data Science Chat

2021 August 29

ЕГ

Евгений Глотов... in Data Science Chat
Или что-то типа такого
источник

DZ

Denis Zinner in Data Science Chat
Всем привет. Прошу подсказать новичку.

Решаю задачу регрессии с несколькими переменными: (x1,x2,x3,x4)

Проблема в чем: в тренировочном датасете,  такая структура что в измерениях x1 имеет всегда нормальное измерение, а x2, x3,x4 или = 0 (когда их значения по факту не известны) или значения близкие к нулю.  Переделать сьем измерений с реальных данных, не представляется возможным, к сожалению.(



Как итог, у параметров x2, x3, x4  достаточно низкие веса и это составляет проблему. Посему вопрос - каким способом лучше исправить веса параметров?

на ум, троечника приходит разве что в процессе обучения увеличивать веса параметров. но кажется это не очень идейка.
источник

ЕГ

Евгений Глотов... in Data Science Chat
Разве линейная регрессия не заключается как раз в подборе весов для каждого входного параметра?
источник

FK

Feodosii Kotov in Data Science Chat
Нормализовать данные пробовал?
источник

ЕГ

Евгений Глотов... in Data Science Chat
Надо проверить влияние этих признаков на таргет, если оно минимальное, то и вес будет минимальный в общей модели регрессии со всеми фичами
источник

ЕГ

Евгений Глотов... in Data Science Chat
То есть сам факт того, что они около нуля, не должен мешать правильно учесть их в регрессии, если они хорошо коррелируют с таргетом
источник

JT

Jack Torrance in Data Science Chat
Всем привет! Есть ли у кого-нибудь опыт работы с детекцией обьектов на изображениях с помощью нейронок? Хотелось бы пару вопросов задать в лс
источник

🔱

🔱 in Data Science Chat
Добрый вечер. Я думаю в этом чате у всех есть такой опыт в разной степени, задавайте сюда.
источник

ЕТ

Евгений Томилов... in Data Science Chat
Попробуйте сначала нормализовать предикторы, а потом использовать ridge-регрессию, чтобы сгладить повышающийся коэффициент X1, если он будет себя так вести.
источник

DZ

Denis Zinner in Data Science Chat
Под нормализацией подразумевается  , именно нормализовать? У всех параметров одна размерность..

Так же я пробовал вариации со стандартизацией, но по моему они тоже сильно не помололи…
источник

ЕТ

Евгений Томилов... in Data Science Chat
Можно попробовать либо привести к интервалу между 0 и 1, либо к 0 среднему и дисперсии 1.

А что именно у вас не получается? Можете показать вывод модели?
источник

JT

Jack Torrance in Data Science Chat
Есть задача в детектировании определенного объекта на фотографии (автомобиля например). За этим следует классификация (по маркам автомобиля например). Интересует какую лучше архитектуру для этого выбрать и стратегию действий (предварительное разделение на несколько классов по маркам машины, либо же классификация модели после определения области машины).
источник

S

Somebody in Data Science Chat
Никто не знает, пробуйте все, начиная с сот
Yolov4, Yolov5, SSD, и там еще что-то новое выходило
Если можно пожертвовать скоростью ради точности, насколько знаю, всякие R-CNN
источник

В

Виталий in Data Science Chat
источник
2021 August 30

Н

Николай in Data Science Chat
Добрый день, объясните пожалуйста.
Есть данные о должности, рекрутере(имена) и hr(имена)
Решаю задачу классификации. Примет ли оффер кандидат или нет
Все эти переменные кодирую через dummy переменные и использую логистичекую регрессию из пакета sklearn и stats model.
По sm выйдает отчёт с коэффициентами и p-value, которые все nan. А точность и f1-score 0,7+
источник

Н

Николай in Data Science Chat
И как бы я не удалял переменные (без рекрутеров, без hr) точность особо не падает
источник

A

Andrey in Data Science Chat
наверняка фичи вялые, а hr все бодрые
источник

ПЧ

Призрачный Человек... in Data Science Chat
Добрый день. Возможно ли масштабировать признаки, которые хранятся в разряженной матрице? Желательно без трансформации разряженной матрице в обычную
источник

A

Andrey in Data Science Chat
источник

ПЧ

Призрачный Человек... in Data Science Chat
спасибо, посмотрю
источник