AO
это понятно
Size: a a a
2020 November 13
I
это понятно
ну вы замерили получили результат, он говорит что рост будет, что там еще искать? Причинно следственную связь? зачем?
AO
потому что на на одну переменную я повлиять могу, а вторая , по сути. целевая.
и я не уверен, что повысив, долю, я повышу ретеншн. потому что причино сл-я связь не доказана. а корреляция может быть обусловлена третьей переменной.
и я не уверен, что повысив, долю, я повышу ретеншн. потому что причино сл-я связь не доказана. а корреляция может быть обусловлена третьей переменной.
I
потому что на на одну переменную я повлиять могу, а вторая , по сути. целевая.
и я не уверен, что повысив, долю, я повышу ретеншн. потому что причино сл-я связь не доказана. а корреляция может быть обусловлена третьей переменной.
и я не уверен, что повысив, долю, я повышу ретеншн. потому что причино сл-я связь не доказана. а корреляция может быть обусловлена третьей переменной.
тут какойто набор тестов есть https://pypi.org/project/CausalInference/ может что то найдете
AO
спс
I
AO
dowhy) прям в точку
NC
Привет, кто уже работал с файлами форматом GRIB?
Есть такая замечательная библиотека Pygrib.
Так вот к чему есть задача прочитать файл такого формата, найти определенную долготу и широту.
Применить метод to_dataframe() - Перевести в pandas.DataFrame и вызвать метод to_csv()/ to_hdf().
В чем проблема данной задачи, то что когда я читаю такой файл у меня все хорошо, нахождение определенной долготы и широты легко решается с помощью метода sel() - метод из xarray.datasets. При применении метода to_dataframe - получаю так называемую memoryDEAD. Как бы это смешно не звучало, я просто уничтожаю свой ноутбук, так как у меня требование оперативной памяти начинает увеличиваться в прогрессии с 1 до 10 гб за несколько секунд. Но также бывают проблемы что не может записать в dataframe так как повреждены индексы, знаете что с этим можно сделать?
Если вы работали с такими данными, можете подсказать, как сделать пред обработку таких данных чанками, просто не реально при каждом запросе перезапускать jupyter чтобы сбросить кеш, также хотел бы узнать, как вы решали проблему с тем что не записываются эти данные в pandas format, а именно в DataFrame?
Есть такая замечательная библиотека Pygrib.
Так вот к чему есть задача прочитать файл такого формата, найти определенную долготу и широту.
Применить метод to_dataframe() - Перевести в pandas.DataFrame и вызвать метод to_csv()/ to_hdf().
В чем проблема данной задачи, то что когда я читаю такой файл у меня все хорошо, нахождение определенной долготы и широты легко решается с помощью метода sel() - метод из xarray.datasets. При применении метода to_dataframe - получаю так называемую memoryDEAD. Как бы это смешно не звучало, я просто уничтожаю свой ноутбук, так как у меня требование оперативной памяти начинает увеличиваться в прогрессии с 1 до 10 гб за несколько секунд. Но также бывают проблемы что не может записать в dataframe так как повреждены индексы, знаете что с этим можно сделать?
Если вы работали с такими данными, можете подсказать, как сделать пред обработку таких данных чанками, просто не реально при каждом запросе перезапускать jupyter чтобы сбросить кеш, также хотел бы узнать, как вы решали проблему с тем что не записываются эти данные в pandas format, а именно в DataFrame?
I
A
@Mirileen нас опять спамят чучуть
MM
Alexander
@Mirileen нас опять спамят чучуть
спасибо)
A
спасибо)
Оперативно :)
MM
Alexander
Оперативно :)
стараемся)
РГ
Подскажите , пожалуйста , сейчас прохожу 1 часть специализации , вторая откроется после завершения первой? Захожу на 2 , там описание и пометка «свободных мест нет».
P.s. Курс оплачен университетом вроде как
P.s. Курс оплачен университетом вроде как
М
Та же проблема, закончила вторую специализацию, а третья не открылась :( может глюк?
V
а lightgbm умеет в какое-то подобие partial_fit?
дообучиваться на новых данных
дообучиваться на новых данных
I
а lightgbm умеет в какое-то подобие partial_fit?
дообучиваться на новых данных
дообучиваться на новых данных
похоже можно - параметр init_model=model, где model обученная ранее модель с сохраненной историей
V
спасибо большое
J
NP
Добрый вечер всем!
C2W1 "Линейная регрессия и стохастический градиентный спуск"
Задание 2 :
ответом является вектор или одно число?
C2W1 "Линейная регрессия и стохастический градиентный спуск"
Задание 2 :
ответом является вектор или одно число?