Size: a a a

ML Boot Camp Official

2019 December 17

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
Самое время продлить вккап на пару дней 😈😂
да, я сейчас пока код готовил к коммиту, 3 бага поправил, думаю там уже можно чуть больше получить))
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
во, я точно так же, только без lgbm. tfidf+ridge
источник

A

Artur in ML Boot Camp Official
Иван Брагин
там смотреть нечего, там просто catboost fit predict, весь код в analysis
У тебя на локальном тесте 0.855, а в паблик лидерборде 0.887?
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
А что сейчас есть интересного порешать? (Без гугления а-ля электричество). NFL норм?
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
сейчас сделаю jupyter более читаемым
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
Artur
У тебя на локальном тесте 0.855, а в паблик лидерборде 0.887?
да, я обучал на 20К данных и применял на 10К
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
и статистику строил на 30К
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
а для паблика соответственно сильно больше данных
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
как в пандасе сделать что бы он все строки показал?
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
в juputer
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
Set_option max rows?
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
во, теперь можно смотреть важность фичей, и логи на 4К строк почистил
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
А что сейчас есть интересного порешать? (Без гугления а-ля электричество). NFL норм?
не вот эта штука нравится
https://www.drivendata.org/competitions/59/camera-trap-serengeti/
источник

A

Artur in ML Boot Camp Official
Иван Брагин
во, теперь можно смотреть важность фичей, и логи на 4К строк почистил
Фича Question - это же оригинальный вопрос? Что с ней катбуст делает?
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
Artur
Фича Question - это же оригинальный вопрос? Что с ней катбуст делает?
статистику считает
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
вобще, как уже Дмитрий писал, нужно было как то разбить одинаковые вопросы
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
метрика AUC и одинаковые предсказания - это не очень хорошо
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
поэтому я считал порядковый номер этого вопроса
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
и catboost считал какую то магию, они же не только target encoding делают
источник

A

Artur in ML Boot Camp Official
Иван Брагин
статистику считает
Какую статистику? Разве там много посимвольно одинаковых вопросов?
источник