Size: a a a

ML Boot Camp Official

2019 December 29

N

Noname in ML Boot Camp Official
K-S
Господа, а не подскажете, как забороть насильное пандасовское округление?

Т.е. у меня есть csv’шник, где одна из float фичей имеет 18-19 знаков после запятой, но при импорте через pandas.read_csv, получается максимально 15 знаков после запятой, дальше пандас округляет.

Заранее большое спасибо
Еще у read_csv есть float_precision (string, default None. Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter)
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Evgeniy Zheltonozhskiy🇮🇱
19 знаков? float128 чтоли? Ты уверен что это не шум?
Ну по факту это «предикты» бустинга, по которым будет считаться roc auc. Чисто теоретически округление может чуть подпортить картину
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Noname
Еще у read_csv есть float_precision (string, default None. Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter)
Спасибо
источник

EZ

Evgeniy Zheltonozhskiy🇮🇱 in ML Boot Camp Official
K-S
Ну по факту это «предикты» бустинга, по которым будет считаться roc auc. Чисто теоретически округление может чуть подпортить картину
Почти уверен что там float64, а то и 32
источник

EZ

Evgeniy Zheltonozhskiy🇮🇱 in ML Boot Camp Official
А значит это мусор просто
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
K-S
Господа, а не подскажете, как забороть насильное пандасовское округление?

Т.е. у меня есть csv’шник, где одна из float фичей имеет 18-19 знаков после запятой, но при импорте через pandas.read_csv, получается максимально 15 знаков после запятой, дальше пандас округляет.

Заранее большое спасибо
ранжировать до округления?
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Stanislav Demchenko
ранжировать до округления?
А предикты считаются в одном ноутбуке, а метрики считаются в другом, так что проблемка :/
источник

IV

Ivan Veriga in ML Boot Camp Official
Попахивает оверфитом)
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Ivan Veriga
Попахивает оверфитом)
Да нет, причём тут оверфит. Роу аук же, порядок решает
источник

EZ

Evgeniy Zheltonozhskiy🇮🇱 in ML Boot Camp Official
K-S
А предикты считаются в одном ноутбуке, а метрики считаются в другом, так что проблемка :/
Ну если у тебя шум округления влияет на метрику у меня для тебя плохие новости
источник

K

K-S in ML Boot Camp Official
Тоже верно
источник
2019 December 30

IT

Ivan Tyamgin in ML Boot Camp Official
Вк кап закончился? Кто победил?
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Ivan Tyamgin
Вк кап закончился? Кто победил?
квалификация только
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
пока победила внимательность
источник

OC

Oleg Cheremisin in ML Boot Camp Official
Ivan Tyamgin
Вк кап закончился? Кто победил?
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
Мда, ну и конкурс у 5
источник

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
Alexey Tikhonov
Мда, ну и конкурс у 5
А что с ним?
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
Ну хитро там, что не делаю всё одно, надо что-то совсем  умное делать
источник

IT

Ivan Tyamgin in ML Boot Camp Official
> эвристики, полученные после беглого изучения текстов, даже без машинного обучения выводили на скор 0,8+.

Наш человек. МЛ нинужно.
источник

ИБ

Иван Брагин in ML Boot Camp Official
Ivan Tyamgin
> эвристики, полученные после беглого изучения текстов, даже без машинного обучения выводили на скор 0,8+.

Наш человек. МЛ нинужно.
ага, когда видюха занята  а ты учишь на кэтбусте 🐢, только и остается, что проверять эвристики без ml
источник