K
помогает сильно когда спать хочется
Size: a a a
2020 September 17
DР
Кто-нибудь замечал корреляцию, что чем ближе дедлайн по задаче , тем больше metallica появляется в музыкальном листе ?
КЧ
В общем случае все модели достоверны, но большинство их них бесполезны, при этом андерсэмплинг довольно отстойный метод, попробуйте лучше SMOTE.
Почему если этот метод отстойный он существует (?) Мм..зачем его используют ?
КЧ
Как правильно выбрать метод для задачи ?
ЕТ
Почему если этот метод отстойный он существует (?) Мм..зачем его используют ?
Ну, это моё мнение, основанное на тезисе: выкидывая данные мы теряем информацию. А используют его, потому что он очевидный и лёгкий, я думаю.
ЕТ
Как правильно выбрать метод для задачи ?
*выглядит как гуру* Нужно использовать те методы, которые сохраняют большее количество информации и зарекомендовали себя на данный момент. Иными словами, идти на поводу у толпы и моды.
A
В общем случае все модели достоверны, но большинство их них бесполезны, при этом андерсэмплинг довольно отстойный метод, попробуйте лучше SMOTE.
Вопрос по SMOTE...можно его использовать для текстовых данных?
ЕТ
Вопрос по SMOTE...можно его использовать для текстовых данных?
Я не знаю, поскольку я работал с текстовыми данными один раз в жизни.
ЕТ
И я не совсем в курсе, как там фичи делают и что вообще происходит.
A
Я не знаю, поскольку я работал с текстовыми данными один раз в жизни.
Спасибо.
КЧ
Вопрос по SMOTE...можно его использовать для текстовых данных?
Da конечно, читаю щас про эту статью
A
Da конечно, читаю щас про эту статью
скинь ссылку
КЧ
скинь ссылку
КЧ
Ребят, если я нагенерил синтетические данные с помощью SMOTE (получил сбалансированный датасет) и потом после кросвалдиации 20 шт. усреднил метрики и получил recall =0.928 precision=0.93 f1 = 0.927887 , это нормально ? Мм, так можно делать или я в чём-то ошибаюсь ?
КЧ
Почему такие высокие метрики
2020 September 18
A
Почему такие высокие метрики
Это норма
КЧ
Это норма
То есть так можно?
ST
То есть так можно?
ты валидируешься в том числе и на своих же синтетических данных?
ST
20 фолдов слишком много для cv
ЕТ
Ребят, если я нагенерил синтетические данные с помощью SMOTE (получил сбалансированный датасет) и потом после кросвалдиации 20 шт. усреднил метрики и получил recall =0.928 precision=0.93 f1 = 0.927887 , это нормально ? Мм, так можно делать или я в чём-то ошибаюсь ?
По-хорошему, нужно SMOTE делать внутри ресэмплов. То есть, мы делаем SMOTE на 9 частях, которые в данный момент являются трейном. И тестим на 10-й части без SMOTE. И так далее. Это заморочно, но более правильно.