Size: a a a

ML Boot Camp Official

2020 September 07

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
Jury Sergeev
работает штука-то... в задаче с секретом 17ый в песочке... с одной моделькой, как-бы
Почему 17? 30, так там все с одной моделью без изысков и были
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Vlad Khramtsov
Переслано от Ruslan515 Y
как считать csv по частям(там дф) в цикле пройдя все строки? скажем у нас 100к строк будем в цикле считывать сначало 10к, обрабатываем. потом следующие 10к... соль в том что нужно заранее знать кол-о строк. но как ее узнать не считывая весь файл?
написав генератор? можно просто читать кусками, и детектить символ окончания строки
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Alexey Tikhonov
Почему 17? 30, так там все с одной моделью без изысков и были
а это я уже успел малость переобученное решение засабмитить, а оно по ЛБ лучше - вот и перебило успешный успех
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
доказуха
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Alexey Tikhonov
Почему 17? 30, так там все с одной моделью без изысков и были
не, там куча усредняторов была... у меня пока без этого
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
У меня вроде ничего не было, экстратрис и все
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Alexey Tikhonov
У меня вроде ничего не было, экстратрис и все
и дубликаты не чистил?
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
Не помню уже
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
это краеугольная вещь, их там много, и в тесте тоже
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
у них таргеты разные
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
мне пока не ясно, как их найти... думаю dscan-ом с разным eps, и график построить - кол-во и расстояние между кластерами для разных eps...
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
наверное можно найти очень близкие наблюдения
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
ну или knn-ом
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
@sergeif там вроде интеллектуально както делал
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
ага... что-то вроде boosted trees, но алгоритмы разные на каждом шаге... кажись так
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
в смысле - это стекинг такой
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Jury Sergeev
наверное можно найти очень близкие наблюдения
вернее найти eps, при котором dbscan соберет в кластеры очень близкие наблюдения
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
еееее, в крутанах
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
короче если и дубликаты подчистить, то и Дэни обогнать можно
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Alexey  а ты фичи как отбирал?
источник