SS
Ну вот вам надо предсказать 50, ваш первый алгоритм предсказал 45, значит 2-й должен предсказать 5 = -(45- 50), а он предсказал 6, значит 3-й алгоритм должен предсказать -1 и т.д.
Масса полезных материалов есть в канале
https://t.me/abtesting
Size: a a a
2021 July 24
2021 July 25
ee
Вопрос такой:
есть переменные
a = np.array([1, 5, 2, 7, 1, 9, 3, 8, 5, 9])
при вычислении стандартного отклонения у пандас и нампай чуть разные ответы получаются:
df_describe = pd.DataFrame(a)
df_describe.describe()
👉 std - 3.162278
np.std(a)
👉 std - 3.0
Может я что-то не так делаю?
есть переменные
a = np.array([1, 5, 2, 7, 1, 9, 3, 8, 5, 9])
при вычислении стандартного отклонения у пандас и нампай чуть разные ответы получаются:
df_describe = pd.DataFrame(a)
df_describe.describe()
👉 std - 3.162278
np.std(a)
👉 std - 3.0
Может я что-то не так делаю?
ND
для пандас нормализация - N-1 по дефолту
должно получиться 3
df_describe.std(ddof=0)
должно получиться 3
S
В бустинге не корректировка весов. Можно рассматривать, как аналог градиентного спуска в функциональном пространстве, все отличие в том, что не получается взять градиент от лосса и получить функцию, поэтому возникают всякие псевдо-остатки
ГМ
У nampy степеней свободы больше на 1
S
Что бы это значило
S
Зачем так сделали?
М
ВL
А что за странный диалект?
A
Вроде на ходу генерите запрос, где подставляется значение из переменой tr_id в виде строки и контактится с schema.table. Уже далее сгенерированный запрос уходит на выполнение. Т.е. % тут относится не к sql, а к python
ВL
Ну я вижу что schema.table () это функция
A
согласен, скорее вызов функции, не увидел скобки
М
tr_id - это столбец из таблицы table
М
И вот не могу сообразить что эта штука делает
ВL
Ну пока текст самой функции не посмотришь - не узнаешь
A
кинь код, который вызывает этот запрос
ВL
Это не стандартная для sql функция. Поэтому надо знать диалект sql
ВL
Ну тогда надо как-то весь код смотреть.