SS
да, попробуй другие манифолды, если будет время, там остается только подобными топологическими методами фичеинженирить
Size: a a a
2021 January 21
Ю
Sergey Salnikov
так подвыборка - всего 10К, при масштабировании размоется немного
Эх, сколько гипотез подтвердилось у меня на такой подвыборке, и сколько из них разбилось о регрессию к среднему (100%)😭
SS
ну будем посмотреть )
K
Эх, сколько гипотез подтвердилось у меня на такой подвыборке, и сколько из них разбилось о регрессию к среднему (100%)😭
У меня вот есть одна гипотеза относительно этого)
K
А данные они, интересно, снова в sklearn.make_regression сгенерировали?)
DO
Я делала Парето. Все отлично получилось 😉
Подскажи пожалуйста, какое степенное значение использовала и как делала гистограмму?
Судя по определению распределения Парето в Вики, степенное значение должно быть > 3, чтоб была определена дисперсия.
Но при этом значении - разброс слишком большой, и гистограмма с линейными шкалами не подходит.
Была мысль делать через веса, но сложновато с 30 минутами опыта работы в питоне 🙂
Скриншоты ниже...
Спасибо!)
Судя по определению распределения Парето в Вики, степенное значение должно быть > 3, чтоб была определена дисперсия.
Но при этом значении - разброс слишком большой, и гистограмма с линейными шкалами не подходит.
Была мысль делать через веса, но сложновато с 30 минутами опыта работы в питоне 🙂
Скриншоты ниже...
Спасибо!)
ЕО
Подскажите пожалуйста, когда нужно делать get_dummies(), а когда это очень вредит?
DO
DO
c = 0.1
DO
DO
c = 0.5
DO
DO
c = 3.01
SA
Подскажи пожалуйста, какое степенное значение использовала и как делала гистограмму?
Судя по определению распределения Парето в Вики, степенное значение должно быть > 3, чтоб была определена дисперсия.
Но при этом значении - разброс слишком большой, и гистограмма с линейными шкалами не подходит.
Была мысль делать через веса, но сложновато с 30 минутами опыта работы в питоне 🙂
Скриншоты ниже...
Спасибо!)
Судя по определению распределения Парето в Вики, степенное значение должно быть > 3, чтоб была определена дисперсия.
Но при этом значении - разброс слишком большой, и гистограмма с линейными шкалами не подходит.
Была мысль делать через веса, но сложновато с 30 минутами опыта работы в питоне 🙂
Скриншоты ниже...
Спасибо!)
Судя по всему вы берете не то распределение в scipy.
Посмотрите, там есть распределения Парето))
Генпарето и ещё одно.
И посмотрите в документации.
Вы в итоге будете делать, используя один параметр
Посмотрите, там есть распределения Парето))
Генпарето и ещё одно.
И посмотрите в документации.
Вы в итоге будете делать, используя один параметр
DO
Использую генпарето с одним параметром(код выше). А какой у вас размер параметра был, не подскажете?
Спасибо
Спасибо
SA
Использую генпарето с одним параметром(код выше). А какой у вас размер параметра был, не подскажете?
Спасибо
Спасибо
Посмотрю попозже, напишу вам
DO
Благодарю!
SA
scipy.stats.pareto — SciPy v1.6.0 Reference Guide
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.pareto.html
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.pareto.html
SA
Благодарю!
Вот в документации берется параметр b=2.62
Попробуйте его.
Попробуйте его.
DO
Да, спасибо, почему-то это распределение генерирует более ожидаемые результаты