минмакс же у нас уже был для картинок. Вот видимо как-то так

если сюда скинуть ссылки на вакансии для ДС
это будет караться ?

cv = резюме тут (К.О.)

Ну... если эти  дс’ы хотя б в дс части неплохи, то уже хорошо. А то знавал я тоже DE перекатившихся в дс с манией величия. Только потом как посмотришь на их мл пайплайн (а особенно на часть валидации), так за голову берёшься

"DE перекатившихся в дс с манией величия"(с)
это прям про меня :)))

но я не позиционируюсь как ДС

а как правильно делать валидацию? :)

От задачи ж зависит. Я видел очевидно некорректные примеры, когда тайм сериес делали через kfold с шаффлом и когда делали target encoding на всех данных (даже без добавления шума) до разбития на фолды

Это не значит, что 20+ы не будут ничего делать. Просто смысл тратить время на задачу, где проходят 256 и не ясно что дальше будет?

едва ли вк кого-то пустит. они уже 2 раза не могут объяснить смысл аж 2 отборочных

Аж 12 июля отборочный 😨
Зачем так размазывать?

Фетишь такой)

Хорошо что есть время подготовиться
надо проанализировать почему у людей - вот такие визуализации

а у меня вот такие

Где то что то пошло - не так

Думаю причина в том, что они строят простую диаграмму рассеяния, сложно там получить ужас, хотя можно 😂

😳

у меня только одно обьяснение - раз он так рисует —- > значит покланяется сотоне!

у него еще анотация на графике есть - все из кода (код первого рисунка)

train %>%
 mutate(col = if_else(target+standard_error == 0, 'red', '#00b3b3')) %>%
 ggplot(aes(target, standard_error, fill = col)) +
 geom_point(alpha = 0.5, shape = 21, color = 'black', size = 5) +
 scale_fill_identity() +
 annotate(geom = "curve", xend = -0.05, y = 0.2, x = -1, yend = 0.02,
          curvature = -0.2, arrow = arrow(length = unit(2.5, "mm")),
          size = 1) +
 annotate("text", x = -1.5, y = 0.22, label = "Interesting point", size = 5) +
 labs(x = 'Target',
      y = 'Standard error',
      title = 'Relationship between "target" and "standard error"',
      subtitle = '"train.csv"') +
 my_theme

Он, это кто?