좋아요, 시도해 보세요. 원하시면 말씀하세요. 그리고 가능하다면 내가 선택한 것과 ML을 선택한 것을 비교해 보겠습니다. 추가 노력 없이 가능한 경우입니다.
예, catboost가 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못하지만 이미 운영에 대한 지식과 경험이 있으며 이 모든 작업에 시간이 걸리므로 포괄적인 이해로 이어집니다. 정보가 부족할 때 처음부터 가져와서 업무에 적용하려고 하면 글쎄요, 이게 편하지 않거든요. 같은 캣버스트라도 다 찾아보고 파고들고 번역해야 하고, 저를 더 잘 이해해주시는 분들이 계시니 다행입니다. 코드에 대한 기술적인 부분을 물어볼 사람이 있습니다.
이 맥락에서 무엇을 논의해야 할지 명확하지 않습니다. 음, 그들은 몇 가지 기능 조합을 찾았습니다. 알겠습니다. 그러면 다른 것은 아닌 몇 가지 근본적인 이유가 있을 수 있으며, 일부는 특별히 특정 대상을 대상으로 하는 이유가 있습니다.
좋아요, 시도해 보세요. 원하시면 말씀하세요. 그리고 가능하다면 내가 선택한 것과 ML을 선택한 것을 비교해 보겠습니다. 추가 노력 없이 가능한 경우입니다.
예, catboost가 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못하지만 이미 운영에 대한 지식과 경험이 있으며 이 모든 작업에 시간이 걸리므로 포괄적인 이해로 이어집니다. 정보가 부족할 때 처음부터 가져와서 업무에 적용하려고 하면 글쎄요, 이게 편하지 않거든요. 같은 캣버스트라도 다 찾아보고 파고들고 번역해야 하고, 저를 더 잘 이해해주시는 분들이 계시니 다행입니다. 코드에 대한 기술적인 부분을 물어볼 사람이 있습니다.
이 맥락에서 무엇을 논의해야 할지 명확하지 않습니다. 음, 그들은 몇 가지 기능 조합을 찾았습니다. 알겠습니다. 그러면 다른 것은 아닌 몇 가지 근본적인 이유가 있을 수 있으며, 일부는 특별히 특정 대상을 대상으로 하는 이유가 있습니다.
원칙적으로 이러한 질문에는 답변할 수 없습니다.
이 맥락에서 무엇을 논의해야 할지 명확하지 않습니다. 음, 그들은 몇 가지 기능 조합을 찾았습니다. 알겠습니다. 그러면 다른 것은 아닌 몇 가지 근본적인 이유가 있을 수 있으며, 일부는 특별히 특정 대상을 대상으로 하는 이유가 있습니다.
원칙적으로 이러한 질문에는 답변할 수 없습니다.
다시 생각의 기차를 잃었다. 우리가 여전히 모델 선택에 대해 이야기하고 있다면 모든 모델은 더 어려운 목표와 함께 거의 동일한 예측 변수(메트릭, 확률 분포 , 오류 균형 등)를 갖습니다. MO는 거래 중이므로 논의할 사항이 있다고 생각합니다.
다시 생각의 기차를 잃었다. 우리가 여전히 모델 선택에 대해 이야기하고 있다면 모든 모델에는 거의 동일한 예측 변수( 메트릭, 확률 분포, 오류 균형 등 )가 있고 목표가 더 어렵습니다. MO는 거래 중이므로 논의할 사항이 있다고 생각합니다.
이 예측 변수는 무엇입니까?
당신이 실제로 무엇을하고 있는지 명확하지 않습니다
이 예측 변수는 무엇입니까?
이것은 샘플에 대한 모델의 동작과 모델의 구조(예: 분할 및/또는 트리의 수)에 대한 다른 정보입니다. 적어도 저에게는 적절하게 나타납니다.
순전히 거래를 위한 전문화된 정보가 아직 있지만 수집하는 모델에 대한 정보를 첨부했습니다.
이러한 데이터로부터 샘플이 형성되고 모델은 원하는 모델을 선택하도록 훈련될 수 있습니다.
당신이 실제로 무엇을하고 있는지 명확하지 않습니다
나는 내가 옳다고 생각하는 것을 한다 :)
이것은 샘플에 대한 모델의 동작과 모델의 구조(예: 분할 및/또는 트리의 수)에 대한 다른 정보입니다. 적어도 저에게는 적절하게 나타납니다.
순전히 거래를 위한 전문화된 정보가 아직 있지만 수집하는 모델에 대한 정보를 첨부했습니다.
이것들이 예측 변수가 아니라 각 모델의 지표라는 의미에서 그렇다면 아마도? 예측 변수는 모델의 입력에 공급되는 것이기 때문입니다.
글쎄, 당신은 다양한 지표를 가지고 있습니다. 이 무리를 어떻게 할까요?
argmax에 따라 모든 유용한 지표에서 하나의 가중치 메트릭을 만들고 최상의 모델을 자동으로 선택해야 합니다.
이것들이 예측 변수가 아니라 각 모델의 지표라는 의미에서 그렇다면 아마도? 예측 변수는 모델의 입력에 공급되는 것이기 때문입니다.
글쎄, 당신은 다양한 지표를 가지고 있습니다. 이 무리를 어떻게 할까요?
argmax에 따라 모든 유용한 지표에서 하나의 가중치 메트릭을 만들고 최상의 모델을 자동으로 선택해야 합니다.
그리고 예측 변수는 목표에 영향을 미치는 지표가 아닌가요? 단어장난이죠 :)
문제의 사실은 이 "가중 메트릭"에 대한 공식이 없으며 이를 찾는 데 많은 MO가 있습니다.
그리고 예측 변수는 목표에 영향을 미치는 지표가 아닌가요? 단어장난이죠 :)
문제의 사실은 이 "가중 메트릭"에 대한 공식이 없으며 이를 찾는 데 많은 MO가 있습니다.
당신은 테이블에 무엇을 가지고 있습니까? 나는 모델, akuras 등의 견적을 봅니다. 예측 변수는 어떻습니까?
그것은 정확히 어떤 종류의 말장난입니다. 나는 읽고 내가 무엇을 읽고 있는지 이해하지 못합니다.))
왜 밤에 잠을 안 자? 아니면 미국 어딘가에 살고 있습니까?
스트레스성 불면증...
당신은 테이블에 무엇을 가지고 있습니까? 나는 모델, akuras 등의 견적을 봅니다. 예측 변수는 어떻습니까?
그것은 정확히 어떤 종류의 말장난입니다. 나는 읽고 내가 무엇을 읽고 있는지 이해하지 못합니다.))
모델 평가가 익숙하지 않은 샘플에 적용될 때 성능에 영향을 줍니까?