K
Тут надо чтоб сингл отличался существенно от паблика, а у меня видимо не так. Пора блендить с отрицательным весом😂
У меня корреляция 0.987 между ними
df = pd.concat([df1,df2.drop([‘same_col’],axis=1)],axis=1)Size: a a a
2021 January 21
ЕО
Если верно понял
Сейчас попробую. Раньше делал через .merge()
K
Егор Овчинников
Сейчас попробую. Раньше делал через .merge()
Да, можно и так
GW
пасиб за ответы про кагл, чуть попустило)
K
а то что все тупо стакают - забить и делать как умеешь? просто ощущение что все места давно заняты и даже в топ-1к не влезть)
Тоже учиться стакать) на самом деле ансамбли на каггле не так сильно решают, как принято думать
Ю
пасиб за ответы про кагл, чуть попустило)
Главный совет про каггл - просто зайдите и начните решать. А дальше природа сама подскажет)
ЕО
Да, можно и так
Ясно... Я лох🤦🏻♂️Просто через .join() сделал.
Спасибо 🤜🏻🤛🏻
Спасибо 🤜🏻🤛🏻
GW
Тоже учиться стакать) на самом деле ансамбли на каггле не так сильно решают, как принято думать
мне просто скучно тупо брать готовое, тюнить и выдавать за своё.... не знаю даже, такой бзик) ансамбли люблю, но свои)
Ю
У меня корреляция 0.987 между ними
Спасибо за инфу, гляну сколько у меня и попробую понять, почему бленд не дал норм резалтов. Но! Я пока ещё не потерял надежду зарешать без бленда😂
Ю
мне просто скучно тупо брать готовое, тюнить и выдавать за своё.... не знаю даже, такой бзик) ансамбли люблю, но свои)
Некоторые не тюнят, а просто блендят файлы
K
Ну в тройку на сингле сложно будет залезть, если только не что-то интересное всплывет
GW
Некоторые не тюнят, а просто блендят файлы
в смысле, веса миксуют? я чуть не в теме
Ю
в смысле, веса миксуют? я чуть не в теме
Предикты модели сохраняются в файл. Можно брать сразу чужие предикты, а не модели
K
мне просто скучно тупо брать готовое, тюнить и выдавать за своё.... не знаю даже, такой бзик) ансамбли люблю, но свои)
От цели зависит. Если чувствуешь, что если сделаешь сам и это принесёт тебе какие-то доп знания, то да, лучше весь пак моделей учить самому.
Но мне обучение очередной пачки стандартных моделек в данной задаче только время съест, которое я лучше потрачу на другое соревнование))
Но мне обучение очередной пачки стандартных моделек в данной задаче только время съест, которое я лучше потрачу на другое соревнование))
SS
попробовал на небольшой подвыборке - добавление пары фич от SpectralEmbedding дало улучшение на 4 пункта в 4 знаке. только нужно выставить solver в amg, чтобы считалось быстрее
K
Ооо, топ
K
Это довольно много для этой задачи
Ю
Sergey Salnikov
попробовал на небольшой подвыборке - добавление пары фич от SpectralEmbedding дало улучшение на 4 пункта в 4 знаке. только нужно выставить solver в amg, чтобы считалось быстрее
Разница мест этак в 100 в лидерборде
SS
так подвыборка - всего 10К, при масштабировании размоется немного
K
Ну будем посмотреть)