YB
в кредитованиях критерий обычно возвратность кредита
Size: a a a
2016 September 06
YB
если эти данные есть, то можно уже классификацию строить, а потом threshold настраивать
N
если эти данные есть, то можно уже классификацию строить, а потом threshold настраивать
Ну добыть данные можно наверное подумаю что да как
N
Мне индус прикольную тему кинул
YB
N
Типа страховка стоит в зависимости от того сколько ты проехал вродь
YB
это уже чистый маркетинг — задача сегментации
YB
для этого у тебя должны быть данные, на какого клиента сколько денег потратила страховая
N
для этого у тебя должны быть данные, на какого клиента сколько денег потратила страховая
Есть такая штука иншуренс клэймс называется
YB
тогда кластеризация это будет decision tree в зависимости от предполагаемого количества денег
N
Ну мли тип того
YB
соответственно, будет задача линейной регрессии — предсказать расходы на человека и запихнуть его в категорию в зависимости от трат
YB
а категории можно построить по decision tree — тогда у этих категорий будет описание, понятное страхующимся
N
Ну тема хорошая покапаю в эту сторону
N
А по визуализации чего подскажите?
YB
ну так смотря что визуализировать. как минимум, эту линейную регрессию можно визуализировать, и сколько людей на каком участке.
N
Круто так то.
N
Щас смотрю и немного не втыкаю чем статистикал лернинг от машин то отличаются
A
R — это же просто хитространный аналог matlab и mathematica. тебе нужно просто инструментарий прокачать что ли, чтобы уметь неважно какие задачки решать? увы, в нейросетях архитектуру самому нужно выдумывать, инструментарий 90х годов тут не поможет — ведь инструментарий это лишь набор разных простых методов, которые можно по всякому комбинировать.
сложность в том, чтобы их правильно скомбинировать для конкретной задачи — получить архитектуру.
сложность в том, чтобы их правильно скомбинировать для конкретной задачи — получить архитектуру.
R есть полная противоположность математике и матлабу :)
A
ну тогда бери просто PCA + t-SNE, они выделят тебе две главных оси и сможешь посмотреть на свои данные
И PCA, и t-SNE выделяют больше 2 осей. PCA по числу переменных минус 1, t-SNE - можно больше 2 задать, двумя для удобства обычно ограничиваются