Size: a a a

ML Boot Camp Official

2017 February 16

AW

Alex Werewolf in ML Boot Camp Official
Разобрался, кому интересно - файлы с BOM не читает
источник

AW

Alex Werewolf in ML Boot Camp Official
С 0.5 по всем получил как ни странно 50 баллов ))
источник

GT

Galina Tikhonova in ML Boot Camp Official
как ни странно 😅
источник

RK

Roman Kucev in ML Boot Camp Official
скажу по секрету, с нулями ты 28,2 получишь) так как классы не сбалансированы)
источник

AW

Alex Werewolf in ML Boot Camp Official
Спасибо, за секрет ;-)
источник

SA

Staroverova Anastasia in ML Boot Camp Official
🙄поспамлю немного:
ищу себе как раз человечка в проект: тиндер для бизнеса, завязанный на Machine Learning

facebook.com/Staroverova.Anastasia
источник

MK

Michael Karachun in ML Boot Camp Official
Друзья, а я верно понимаю что при оптимизации mae задача превращается в регрессионную и о вероятности речь уже не идет?
источник

DY

Dmitry Yu in ML Boot Camp Official
MAE для бин. классификации? 😮
источник

MK

Michael Karachun in ML Boot Camp Official
По последним сведениям да
источник

DS

Dmitry Shipilov in ML Boot Camp Official
источник

D

Dmitry in ML Boot Camp Official
Может кто-нибудь объяснить, почему в x_train 25288 объектов, а в y_trian 25287 ?
источник

SC

Stanislav Chistyakov in ML Boot Camp Official
Потому что в y нет header
источник

MK

Michael Karachun in ML Boot Camp Official
Иммено
источник

D

Dmitry in ML Boot Camp Official
Чет стыдно стало)
источник

NK

ID:230855579 in ML Boot Camp Official
Привет всем!
источник

A

Alexey in ML Boot Camp Official
Илья Стыценко
да, roc-auc был бы лучше, к сожалению технически не сложилось. accuracy был бы хуже (выборка мала). в результате получается вероятностная классификация с mae, звучит действительно странно. но кажется top с ней будет по факту практически тот же, что был бы с accuracy?
Это просто потрясающе звучит!
источник

MK

Michael Karachun in ML Boot Camp Official
Илья Стыценко
да, roc-auc был бы лучше, к сожалению технически не сложилось. accuracy был бы хуже (выборка мала). в результате получается вероятностная классификация с mae, звучит действительно странно. но кажется top с ней будет по факту практически тот же, что был бы с accuracy?
Илья, как мне кажется, при использовании mae нельзя говорить о вероятностях.
источник

VM

Vladislav Myrov in ML Boot Camp Official
ну что, много фич нагенерили?)
источник

ИС

Илья Стыценко in ML Boot Camp Official
Michael Karachun
Илья, как мне кажется, при использовании mae нельзя говорить о вероятностях.
Логлосс был бы логичнее, это так. Но в данный момент мы его еще не поддерживаем, и менять еще раз правила...
источник

EE

Evgenii Egorov in ML Boot Camp Official
вставьте хотя бы квадратичный
источник