Data Science
Выбор количества признаков с помощью перекрестной проверки
00
Вопрос или проблема У меня есть алгоритм, который обучает бинарную предиктивную модель для заданного количества признаков из набора данных (признаки все одного типа, но не все важные). Таким образом, количество признаков является гиперпараметром, который
Data Science
Могу ли я применять разные гиперпараметры для разных временных интервалов скользящего окна?
00
Вопрос или проблема Вопрос Могу ли я применять различные гиперпараметры для разных наборов данных для обучения? Я вижу смысл в использовании общих параметров, но не вижу смысла в использовании общих гиперпараметров. Преимущество использования общих параметров
Data Science
Оптимизация дерева решений
00
Вопрос или проблема У меня есть вопрос относительно техники/технологии, которую можно применить для этой задачи: Предположим, у меня есть правило-базированное дерево или дерево решений, которое предсказывает переменную Y на основе переменных A, B, C.
Data Science
Как я могу настроить гиперпараметры LSTM?
00
Вопрос или проблема Если кто-то может ответить на эти вопросы, это будет замечательно. Я нахожусь на этапе выполнения выпускного проекта по LSTM. В данный момент я застрял и запутался в кодах LSTM. Есть 4 гиперпараметра, с которыми я могу поэкспериментировать
Data Science
Почему настройка гиперпараметров происходит на валидационном наборе данных, а не в самом начале?
00
Вопрос или проблема Несмотря на то, что я использовал его несколько раз, я все еще немного запутан в использовании набора валидации для настройки гиперпараметров. Насколько я могу судить, я выбираю модель, обучаю ее на обучающих данных, оцениваю производительность
Data Science
xgboost – colsample_bylevel и colsample_bynode
00
Вопрос или проблема Я не совсем понимаю значение этих параметров xgboost или как они отличаются: Если я укажу ровно один из этих параметров (не оба одновременно), colsample_bylevel=0.5 colsample_bynode=0.5 разве алгоритмы не должны вести себя одинаково в обоих случаях?
Data Science
Преимущества использования инструментов оптимизации гиперпараметров, специфичных для глубокого обучения, по сравнению с sklearn.
00
Вопрос или проблема Существует довольно много библиотек для оптимизации гиперпараметров, которые специфичны для Keras или других библиотек глубокого обучения, таких как Hyperas или Talos. Мой вопрос: в чем основное преимущество использования этих библиотек
Data Science
Оптимальное сочетание переменных для минимизации выхода.
00
Вопрос или проблема Честно говоря, я не на 100% уверен, насколько это проблема программирования или проблема науки о данных, но я рискну. Я разработал матрицу, состоящую из различных гиперпараметров, цель этих гиперпараметров –