Size: a a a

ML Boot Camp Official

2021 May 11

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
знаю способ с mentions, но там далеко не все можно получить
источник
2021 May 12

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Че катаешь в Э центр заяву?)
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
По статье об экстремизме
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Высказывания в соц сетях и все такое?)
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
опасный колян
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Не грози южному Коляну
источник

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
не, там другое.
источник

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
опастный.
источник

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
А что касается центра Э? Вы реально думаете, что им прям что-то надо? Да тут в соцсетях без всяких заяв при желании можно каждого второго брать. Если тянут, то только активных, кто на митинги ходит
источник

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
казанский убийца написал - я всех убью в телеге и оно пять дней висело и всем пофигу было.
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Не говори
источник

RY

Ruslan515 Y in ML Boot Camp Official
Добрый день. есть задача бинарной классификации. классы практически сбалансированны(45% одного класса и 55% соот-о второго). Какую лучше метрику выбрать и почему? accuracy or roc-auc?
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Нуу ты дс или как?
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Исходи из бизнес постановки
источник

SancheZz Мов in ML Boot Camp Official
Может тебе над ранжировать бинарные классы по "вероятности", тогда аук
источник

SL

Sergey Lavrikov in ML Boot Camp Official
F1, F0.5, F2 по вкусу
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
когда буткемп
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
а, ну да
источник

SL

Sergey Lavrikov in ML Boot Camp Official
про выбор метрик мне нравится следующий подход:
business metric - например, заработанное бабло
proxy business metric - например, CTR на рекомендованных товарах
proxy ds metric - например, ROC AUC как способность рекомендательной системы ранжировать релевантность товаров
ds metric - например, binary cross-entropy как loss функция

Соответственно, на каждом уровне метрик думаешь/гуглишь, что лучше всего приближает целевую метрику уровнем ближе к бизнесовой (чаще всего - бабло)
источник