Нашел.. страно. Но в справке/help самого колаба нажать показать на англ)

#C2W2 подскажите пожалуйста что означает понятие важности (точности или полноты) в случае F beta score?
В лекциях говорится что при beta = 0.5 важнее оказывается полнота (recall). Тем временем документация по F beta score в sklearn (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.fbeta_score.html) говорит “beta < 1 lends more weight to precision.”

возвращаясь к вчерашнему разговору про кодирование.
кто нить делал/делает mean кодирование? как вы с ликами боретесь? натыкался на советы делать кодирование такое в после валидации.. но не понимаю как

#C2W1 в чём проблема? Без цикла всё вроде нормально работает. Правильно ли подставил формулы?

Двойная CV

Подскажите пожалуйста, увеличение l2_lef_reg в catboost уменьшает переобучение или увеличивает? Не смог разобраться на это коэффициент умножается или делиться параметр отвечающий за сложность дерева регрессии

сорри .. а подскажите как это делать? я ранее не сталкивался

C6W6
kaggle чудит и не дает скачать данные, кто-то может скинуть?😃

Уменьшает

спс

Если я правильно понял, нужно во время обучения взять об. выборку, разделить её на фолды (это внешний цикл) , для каждого фолда находить для каждой категории среднее таргета через ещё одно разбиение остальной части об. выборки. На этом ещё одном  разбиении (внутренний цикл) берётся каждый фолд и находится среднее для каждой категории по оставшейся части. Потом для каждой категории значения усредняются по все фолдам внутреннего цикла. Эти значения и пойдут как среднее для фолда на внешнем цикле. Так по всем фолдам внешнего цикла. То есть, на обучении у нас кросс-валидация в кросс-валидации, вложенные циклы. Все это улучшает обучение. На тесте мы просто находим средние по категориям на всей об. выборке сразу и заполняем тест. Могу ошибаться... Поправьте, если что, ещё попробую применить скоро

валидация в валидации. так же подумал.. но не был уверен

Но это скорее не кросс валидация, а просто нахождение средних с разбиением выборки. Кросс валидацию я привык понимать при обучении модели и проверке качества.

Есть ещё у ВШЭ курс на курсере, можно погуглить на английском mean encoding HSE. Там прям код дают для одиночной кросс валидации и

Только там надо не просто среднее считать, а гармоническое среднее