Иначе получается, что мы пытаемся предсказать на 10-й части сгенерированные нами же данные.

А как его имена фичей увидеть?

Как отсечь их по порогу?

Как выбрать самые 10-15 важные

features = X.columns
importances = rnd_clf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)

plt.title('Feature Importances')
plt.barh(range(len(indices)), importances[indices], color='b', align='center')
plt.yticks(range(len(indices)), [features[i] for i in indices])
plt.xlabel('Relative Importance')
plt.show()

Чето не понятный код

((

Тогда надо его понять. И вопрос отпадёт

Народ, а никто случайно не встречал подходов для предсказания time-series в верхнюю сторону? То есть чтобы сетка предсказывала значение как можно ближе, но предсказанное значение должно быть обязательно больше актуального. Если использовать tf.where в лоссе, ломается градиент. И шаманство с tf.stop_gradient не особо помогает. Reinforcement learning очень не хочется использовать

Чтобы "обязательно больше", такого - не видел. Но можно обучить квантильную регрессию (и для бустинга, и для сеток соответствующий лосс есть или легко закодить), тогда модель будет пытаться накрыть сверху, скажем, 99% значений.

Можешь считать это гладкой аппроксимацией твоего where, кстати.

Спасибо большое, похоже оно мне и нужно

Всем добрый день. Есть датафрейм. В одно из его столбцов "text" хранится текст. Нужно создать доп столбец в котором будет хранится длина этого текста. Т.е. к примеру в 5й строке в столбце "text" хранится "привет". Нужно в новый столбик в этой строке занести число 6.  Можно ли это сделать без цикла?

col.apply(lambda x: len(x))

Как-то так можно

Дата-сайентисты из Контура, Вконтакте и Одноклассников соскучились по встречам с единомышленниками и приготовили онлайн-митап, который нельзя пропустить.

23 сентября в 18:00 МСК

⚡️Зарегистрироваться бесплатно

В программе:
✔️Воспроизведение — это не мучение! Михаил Марюфич (Одноклассники)
✔️Как в ВКонтакте деплоят нейросети в продакшн. Дмитрий Юткин (Вконтакте)
✔️Быстрый и предсказуемый процесс деплоя моделей в продакшн. Никита Тарасов (Контур)

⭐️ Подробности о докладах смотрите здесь!

До встречи 23 сентября в 18:00 МСК на YouTube-канале Технологии в Контуре! Ссылка на трансляцию придет всем участникам за сутки до митапа.

Регистрация обязательна, велкам!

Я neat для прототипирования сейчас как раз и использую. Он даже вполне неплохие результаты дает, но учится больно долго

А вот rl прикручивать будет больно, так как continuous action space важен, а какое-нибудь ppo делать нет никакого желания

Дада, я ровно так и делаю, но для адекватного обучения ему потребовалась неделя

Даже при шаманстве с вероятностями мутаций