IV
Там только это и работало
Size: a a a
2020 June 22
SD
Я сабмитну, пожалуй, свой сингл свм на 1592_1593 и буду надеяться на шейкап)
вы разве не про мозги? там не картинки разве?
ДС
Но в минмаксе модели, которые предиктят добавки к минмаксу лучше работали. У меня там место двадцатое на МЛ.
ДС
Stanislav Demchenko
вы разве не про мозги? там не картинки разве?
Картинки тоже есть.
K
Stanislav Demchenko
вы разве не про мозги? там не картинки разве?
Как показывает практика, картинки необязательно решать сетками, да, Дима?)))
IV
Картинки можно решать метово😂
SD
лол. рили кернелы на svm. и долго там старичок учится на задаче?
K
Stanislav Demchenko
лол. рили кернелы на svm. и долго там старичок учится на задаче?
У меня на cpu за 45 минут. Но можно и на гпу
K
Но я что-то не проникся рапидс
ДС
Как показывает практика, картинки необязательно решать сетками, да, Дима?)))
SD
рапидс - это автомл который?
K
Stanislav Demchenko
рапидс - это автомл который?
Типа классические мл алгоритмы на гпу: лес, кнн, свм, тсне
IV
У меня на cpu за 45 минут. Но можно и на гпу
А у тебя cpu точно старик?😂
K
Я на каггле. Мой цпу точно старик)
SD
$$
\text{score} = \sum_f w_f \left( \frac{\sum_i \lvert y_{f,i} - \hat{y}_{f,i} \rvert}{\sum_i \hat{y}_{f,i}} \right)
$$
это что за жесть?))) можно в двух словах, что за метрика?
\text{score} = \sum_f w_f \left( \frac{\sum_i \lvert y_{f,i} - \hat{y}_{f,i} \rvert}{\sum_i \hat{y}_{f,i}} \right)
$$
это что за жесть?))) можно в двух словах, что за метрика?
AT
Stanislav Demchenko
$$
\text{score} = \sum_f w_f \left( \frac{\sum_i \lvert y_{f,i} - \hat{y}_{f,i} \rvert}{\sum_i \hat{y}_{f,i}} \right)
$$
это что за жесть?))) можно в двух словах, что за метрика?
\text{score} = \sum_f w_f \left( \frac{\sum_i \lvert y_{f,i} - \hat{y}_{f,i} \rvert}{\sum_i \hat{y}_{f,i}} \right)
$$
это что за жесть?))) можно в двух словах, что за метрика?
Сфоткай экран
K
Вообще в целом интересно, почему в этих мозгах селект фичей не работает напрочь. Вроде ж модель явно более робастной становится (вместо 1400 признаков учится на 300~), валидация растёт, а лб напрочь убивается. То ли, для site2 важнее другие признаки, либо модель может сама как-то переобучается под шум/погрешности самого сканера 1, а куча фичей выступает в роли эдакой регуляризации
IV
Если валидация растёт, доверяй лучше ей
IV
У тебя же она изначально нормально с лб совпадала?
K
Да неособо. У меня cv с лидербордом скорее отрицательно коррелировала: лучше cv — хуже лб. И тут как раз такое соревнование, что кажется, будто лучше верить паблику, чем cv