Size: a a a

Machine learning

2021 February 10

V

Valery in Machine learning
А как ты хочешь, глазами их оценить?..
источник

V

Valery in Machine learning
model.coef_
источник

V

Valery in Machine learning
Где model - то, как ты назвал модель
источник

V

Valery in Machine learning
Вроде так
источник

S

Sihjil in Machine learning
Ребята, кто недавно делал 3 неделю по размеченным данным?
источник

S

Sihjil in Machine learning
Не могу победить задание. В чем может быть подвох кроме подсчёта среднего  и libinear?
источник

ВМ

Виталий Мурысев... in Machine learning
источник

ВМ

Виталий Мурысев... in Machine learning
C2W1 коллеги, верен ли график:
источник

D

Dmitry in Machine learning
Sihjil
Не могу победить задание. В чем может быть подвох кроме подсчёта среднего  и libinear?
А что конкретно не получается?
источник

IE

Igor Esin in Machine learning
Виталий Мурысев
C2W1 коллеги, верен ли график:
Да, все верно
источник

S

Sihjil in Machine learning
Dmitry
А что конкретно не получается?
Грейдер не принимает.
источник

DL

Dennis Lisitsin in Machine learning
всем привет! ситуация такая: при бинарной классификации roc auc (классы почти равны) странное дело - на всем объеме 0.69, а при кросс-валидации на 5 фолдов по 0.75. не подскажете, в чем может быть дело? когда наоборот понятно, а такое?
источник

DL

Dennis Lisitsin in Machine learning
источник

i

igor in Machine learning
В если сид изменить что будет?
источник

DL

Dennis Lisitsin in Machine learning
дрожит немного и там, и там
источник

i

igor in Machine learning
А если кросс валидации сделать на 10 фолдоф?
источник

DL

Dennis Lisitsin in Machine learning
igor
А если кросс валидации сделать на 10 фолдоф?
ни лучше, ни хуже, так же всё остаётся
источник

D

Dmitry in Machine learning
Sihjil
Грейдер не принимает.
Странно. Я сдал со второго раза, и то только потому, что не заметил, что 6 файл с ответом не загрузился, минут 40 убил на чтение форума и перепроверку, а потом дошло где проблема)
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Dennis Lisitsin
всем привет! ситуация такая: при бинарной классификации roc auc (классы почти равны) странное дело - на всем объеме 0.69, а при кросс-валидации на 5 фолдов по 0.75. не подскажете, в чем может быть дело? когда наоборот понятно, а такое?
Попробуйте в cv передать KFold
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Там по умолчанию не перемешиваются данные перед тем как бить на фолды
источник