грид серч это параметры модели подбирать, а я имею в виду в предикт разную дату засовывать

А

Что-то у меня было, сейчас поищу

Монте-Карло?)

Добрый день! Подскажите, пожалуйста, Есть ли в питоне аналоги nbclust R?

вместо такого, можно заряжать scipy.optimize.minimize. поищите model predictive control, там такое применяется.

есть еще кейс отложенного a/b-тестирования, но там не совсем монте-карло.

а вообще накидать случайных в модель - это нормотипичное монте-карло

тоже стало интересно. ничего не нашел кроме
https://pypi.org/project/reval/

но не фонтан на вид. думаю, лучше и проще ручками...

Спасибо

Здравствуйте. Делаю трекинг взгляда с помощью xgboost. Получаю кватернионы для головы и глаз и перевожу в эулеры. Модель неплохо обучается и показывает себя на тесте, но в проде ебейшая ошибка. Кажется, дело в недостающих данных. Может ли помочь смена алгоритма для выгоды в экстраполяции и аппроксимации данных? Или может быть можно увеличить общность модели особенными её настройками?

Попробовал линрег, оказалась много хуже бустинга. KNN показал себя хорошо, но, к сожалению, не могу использовать его в проде.

а ещё не могу понять, как у глаза может быть три степени свободы, но это не совсем по теме)

Вверх-вниз, влево-вправо и аккомодация (фокусировка)

вряд ли она может отслеживаться нейронкой и характеризоваться вращением в градусах\кватернионах с очень маленьким отклонением. мне кажется, это скорее идёт от кватернионов, природу которых я не понимаю, а просто пользуюсь ими. но спасибо за предположение

аккомодация это изменение кривизны хрусталика. на фото это разный размер зрачка

мне кажется имелся вв виду просто наклон головы

может быть, и оно. но оно всё равно не роляет на предикт, так что для меня это просто интерес

неа, стандартное отклонение слишком маленькое

The dataset may follow the following requirements (Data description)
Number of instances: between 300-500

Please anyone send the solution

from sklearn.datasets import load_boston

Как ты понял что ему надо? О.о