Aleksey Nikolayev #: 를 입력하거나 트리 모델을 학습시키고 해당 기능을 기반으로 첫 번째 분할의 지점을 가져옵니다.
한 번 분할할까요? 아니면 여러 개? Fxaber는 프로그램과 함께 3개의 작업 분할을 할당합니다(그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할. 지정된 기능으로 요청한 수의 분할을 할 수 있는 기회를 제공하는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할은 아니지만 마지막에 추가해야합니다. 또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다. 나는 이것을하는 MO 패키지가 없다는 것이 두렵다 - 우리는 단지 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
한 번 분할? 아니면 두 개 이상? Fxaber는 프로그램에 의해 3개의 작업 분할을 할당합니다 (그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할. 지정된 기능별로 요청된 분할 횟수만큼 분할할 수 있는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할은 아니지만 마지막에 추가해야합니다. 또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다. 나는 이것을하는 MO 패키지가 없다는 것이 두렵다 - 우리는 단지 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
나는 세 가지 변형을 설명했는데 (두 번째는 fxsaber의 게시물에 대한 내 의견에 설명되어 있음), 그중 처음 두 개가 더 가깝고 세 번째는 가상의 것으로 주어졌습니다. IMHO에서는 단일 트리(앙상블이 아닌)와 최소한의 피처를 가진 단순한 모델이 필요합니다. 새로운 절단점이 결정되면 순환 피처를 다시 계산(이동)한 다음 일반적인 모델을 사용합니다.
한 번 분할? 아니면 두 개 이상? Fxaber는 프로그램에 의해 3개의 작업 분할을 할당합니다 (그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할. 지정된 기능별로 요청된 분할 횟수만큼 분할할 수 있는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할이 아니라 마지막에 추가해야합니다. 또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다. 이 작업을 수행하는 MO 패키지가 없어서 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
세이버는 정확히 무엇을 거래하는지 알고 있습니다. 심지어 눈으로 확인할 수도 있습니다. 모든 종류의 분할을 통해 끝없이 진행할 수 있습니다. 따라서 모델의 내부에 거의 들어갈 필요가 없습니다.) 분류기가 하는 일의 틀 안에서 생각해야 합니다. 그것이 그것을 사용하는 방법입니다. 차단된 많은 CI 에너지를 즉시 방출합니다.
를 입력하거나 트리 모델을 학습시키고 해당 기능을 기반으로 첫 번째 분할의 지점을 가져옵니다.
한 번 분할할까요? 아니면 여러 개? Fxaber는 프로그램과 함께 3개의 작업 분할을 할당합니다(그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할.
지정된 기능으로 요청한 수의 분할을 할 수 있는 기회를 제공하는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할은 아니지만 마지막에 추가해야합니다.
또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다.
나는 이것을하는 MO 패키지가 없다는 것이 두렵다 - 우리는 단지 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
여러 마을 모델에서 규칙을 가져올 수 있는 인트리 패키지도 있습니다.
캣부스트와 라이트GBM보다 못하다고 여겨지는 XGBoost를 기반으로 하는 것 같습니다. 그래서 R의 lightgbm 패키지도 사용할 수 있습니다. 문제는 모델을 구현하는 좋은 방법입니다.
무엇을 기반으로 하나요?
일반적인 정치 상황과 최근 Yandex의 해체에 대해.
한 번 분할? 아니면 두 개 이상? Fxaber는 프로그램에 의해 3개의 작업 분할을 할당합니다 (그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할.
지정된 기능별로 요청된 분할 횟수만큼 분할할 수 있는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할은 아니지만 마지막에 추가해야합니다.
또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다.
나는 이것을하는 MO 패키지가 없다는 것이 두렵다 - 우리는 단지 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
나는 세 가지 변형을 설명했는데 (두 번째는 fxsaber의 게시물에 대한 내 의견에 설명되어 있음), 그중 처음 두 개가 더 가깝고 세 번째는 가상의 것으로 주어졌습니다. IMHO에서는 단일 트리(앙상블이 아닌)와 최소한의 피처를 가진 단순한 모델이 필요합니다. 새로운 절단점이 결정되면 순환 피처를 다시 계산(이동)한 다음 일반적인 모델을 사용합니다.
한 번 분할? 아니면 두 개 이상? Fxaber는 프로그램에 의해 3개의 작업 분할을 할당합니다 (그리고 3개의 버려진 분할). 총 5개의 분할.
지정된 기능별로 요청된 분할 횟수만큼 분할할 수 있는 MO 소프트웨어가 있나요?
그리고 가장 흥미로운 것은 분할을 할 위치를 찾는 것입니다. 첫 번째 분할이 아니라 마지막에 추가해야합니다.
또는 첫 번째 분할은 1-4 시간의 조각을 할당하고 기본 트리가 훈련되어 시간 간격에서 최대 값에 도달하려고합니다.
이 작업을 수행하는 MO 패키지가 없어서 데이터를 분할하고 여러 모델을 훈련시켜야 할 것입니다.
이 기능이 포함된 스크립트를 시연할 수 있나요?
캣부스트와 라이트GBM보다 더 나쁘다고 여겨지는 XGBoost를 기반으로 하는 것 같습니다. 따라서 R의 lightgbm 패키지도 사용할 수 있습니다. 질문은 모델을 구현하는 좋은 방법입니다.
일반적인 정치 상황과 최근 Yandex의 해체에 대해.
CatBoost는 오픈 코드, 자체 커뮤니티 및 많은 상용 프로젝트에서 구현되었으므로 Yandex가 폐쇄 되더라도 지원이 즉시 중단되지 않을 것입니다.
그리고 분리에 대해-무형 자산을 꺼내더라도 현재 국제법의 현실에서 입법 수준을 포함하여 러시아 연방 거주자에게는 관심이 없을 것이라고 생각합니다.
모든 패키지에는 설명과 예제가 포함된 각 함수에 대한 참조가 있습니다.
모든 언어에 대해 이렇게 말할 수 있으며 코드를 게시하는 사람들은 바보입니다!
CatBoost는 오픈 코드, 자체 커뮤니티, 많은 상용 프로젝트에 구현되어 있으므로 Yandex가 종료되더라도 지원이 즉시 중단되지는 않습니다.
글쎄요, 아마도요. 하지만 저는 마이크로소프트를 더 믿습니다)
분리에 관해서는-무형 자산을 꺼내더라도 현재 현실에서 국제법은 입법 수준을 포함하여 러시아 거주자에게 관심이있을 것이라고 생각하지 않습니다.
Yandex는 러시아 연방 거주자가 아니며 러시아에 거주 한 적이 없습니다. 이제 그것은 또한 물리적으로 이동했으며 러시아의 주요 검색 엔진이 더 이상되지 않은 것 같습니다. 앞으로 몇 년 안에 구글이나 마이크로 소프트에 삼켜지지 않는다면 놀랄 것입니다.