Size: a a a

Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)

2020 April 17

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Я трейн тест выборки балансирую по своему усмотрению
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Оптимизируя метрики
источник

PI

Petr Ivanov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
тупой алгоритм "все здоровы" даст вам 99% точности, отсюда и вопросы по количеству экземпляров каждого класса, которые вы использовали.
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
тупой алгоритм "все здоровы" даст вам 99% точности, отсюда и вопросы по количеству экземпляров каждого класса, которые вы использовали.
точность и рок аук разные вещи
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
тупой алгоритм "все здоровы" даст вам 99% точности, отсюда и вопросы по количеству экземпляров каждого класса, которые вы использовали.
Он не даст f1 96
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
тупой алгоритм "все здоровы" даст вам 99% точности, отсюда и вопросы по количеству экземпляров каждого класса, которые вы использовали.
Не забудьте, что там ещё обычная пневмония накладывается
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Если мы поставим всем пневмонийным "здоров" то такая сетка никому нужна не будет
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Потому что пневмонию даже не-врач увидит на снимке
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
рок и ф1 считается по 3 классам, ну и среднее конечно ж
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
0 не прокатит
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
тупой алгоритм "все здоровы" даст вам 99% точности, отсюда и вопросы по количеству экземпляров каждого класса, которые вы использовали.
Вы не правы
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Во-первых, давайте не будем наезжать на людей, которые хотя бы пытаются какой-то контент нагенерить и как-то помочь врачам. Если есть замечания всегда можно в лс обсудить.

Во-вторых не понимаю какие проблемы у ф1 с несбланасированными выборками: это метрика по сути и вводилась для них и является гладкой аппроксимацией минимума между точностью и полнотой. Это значит, что если хотя бы один из этих показателей будет страдать, не о каких 90+% не будет идти и речи
источник

PI

Petr Ivanov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Sneddy
Во-первых, давайте не будем наезжать на людей, которые хотя бы пытаются какой-то контент нагенерить и как-то помочь врачам. Если есть замечания всегда можно в лс обсудить.

Во-вторых не понимаю какие проблемы у ф1 с несбланасированными выборками: это метрика по сути и вводилась для них и является гладкой аппроксимацией минимума между точностью и полнотой. Это значит, что если хотя бы один из этих показателей будет страдать, не о каких 90+% не будет идти и речи
F1 предложил я, заметьте. А авторы нам продавали ROCAUC
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Рок аук тоже хорошо справляется с несбалансированными выборками
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Проблемы у Au precision-recall curve если я не ошибаюсь
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
F1 предложил я, заметьте. А авторы нам продавали ROCAUC
Авторы "продают" ROCAUC что бы было в том числе сравнение с работами других авторов. И в целом в мед данных ROCAUC де факто уже стандарт метрика. Мы считаем разные метрики.
источник

I

Iv in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Petr Ivanov
F1 предложил я, заметьте. А авторы нам продавали ROCAUC
Получили же ответ по поводу f1))
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
В общем предлагаю вам в лс обговорить че кому не нравится и сообщить нам чего договорились)
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Прошу если в будущем будут какие-то претензии к тому что происходит у нас в main-канале выяснять сначала в лс, так как публичные разборки - это большой стресс

Это не значит какую-то цензуру, просто хочется как-то уберечь авторов от лишнего стресса
источник

Z

Zhanibek in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Я против обсуждения в лс, как раз хоть что-то интересное в чатике
источник