N
А в другом датасете поболее данных
Size: a a a
2016 September 06
YB
возьми xgboost. к нему обёртки есть для чего угодно
YB
обычно получается топовый результат с минимальным геморроем.
YB
кластеризацию? т.е. у тебя не задача классификации?
YB
ну, узнаешь ты, что 30% людей с высшим образованием, 70% без высшего — и что тебе эти кластера дадут?
YB
для визуализации данных типа страхования стандарт сейчас PCA + t-SNE
YB
а вот какой алгоритм лучше для кластеризации подобрать даже не знаю. по мне, все кластеризации одинаковые, ни одна не лучше другой — ведь нет критерия, по которому одна кластеризация лучше другой
N
а вот какой алгоритм лучше для кластеризации подобрать даже не знаю. по мне, все кластеризации одинаковые, ни одна не лучше другой — ведь нет критерия, по которому одна кластеризация лучше другой
Так и есть же
N
Они все примерно одинаковы так что поф
N
Мне бы хотелось просто из того что имеется надлать максимальное количество метрик там графиков данных для анализа
YB
ну тогда бери просто PCA + t-SNE, они выделят тебе две главных оси и сможешь посмотреть на свои данные
YB
хотя t-SNE нужно какой-то классификатор всё же
N
Архитектурный вопрос меня еще беспокоит
N
Есть вариант сделать все на питоне и на эр
N
Но по логике это серверное решение и типа там стоит топовый гпу на сервере потому все должно паралеризироваться
YB
тебе же всё равно всё на выброс, да и вообще 60к это смешно даже для CPU
N
Оттого и выбор библиотек фреймоврков из этого исходит
N
тебе же всё равно всё на выброс, да и вообще 60к это смешно даже для CPU
Не суть это на пспекьиву работа
N
А не на отьебись
YB
реальная задача вряд ли будет кластеризация — по ней решения не принять