Maxim Dmitrievsky: Arrêt précoce, régularisation, décrochage... tout fonctionne. En fait, j'utilise les 3.
Complété ci-dessus. J'ai essayé beaucoup de choses. La régularisation, un sujet que j'ai lu et sur lequel je vais devoir me pencher. Si ce n'est pas difficile, qu'est-ce que c'est ?
Confusion des dropshots avec la validation croisée (la validation croisée montre la même chose)
Complété ci-dessus. J'ai essayé beaucoup de choses. Les abandons montrent la même chose, sans grande différence. La régularisation, un sujet que j'ai lu et sur lequel je vais devoir me pencher. Si ce n'est pas difficile, qu'est-ce que c'est ?
Je ne sais pas ce qu'estf1_score.
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme qui interpole la fonction. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
quel genre de NS avez-vous, d'où venez-vous ? ou de la forêt
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme par lequel la fonction est interpolée. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
lequel est votre NS, d'où vient-il ? ou de la forêt
In statistical analysis of binary classification, the F1 score (also F-score or F-measure) is a measure of a test's accuracy. It considers both the precision p and the recall r of the test to compute the score: p is the number of correct positive results divided by the number of all positive results returned by the classifier, and r is the...
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme par lequel la fonction est interpolée. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
C'est quoi votre NS, d'où vient-elle ? Ou la forêt.
Maxim Dmitrievsky: Vous pouvez donc voir par vous-même que cela signifie que les personnes recyclées
Je ne peux pas encore en être sûr, car j'ai joué avec de nombreux paramètres, l'amélioration était d'environ 0,1. Il y a peut-être des techniques que je ne connais pas, c'est pourquoi j'ai demandé.
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Comment ne pas surentraîner le modèle, quelqu'un a-t-il des suggestions ?
Arrêt précoce, régularisation, décrochage... tout fonctionne. En fait, j'utilise les 3.
Complété ci-dessus. J'ai essayé beaucoup de choses. La régularisation, un sujet que j'ai lu et sur lequel je vais devoir me pencher. Si ce n'est pas difficile, qu'est-ce que c'est ?
Confusion des dropshots avec la validation croisée (la validation croisée montre la même chose)
Complété ci-dessus. J'ai essayé beaucoup de choses. Les abandons montrent la même chose, sans grande différence. La régularisation, un sujet que j'ai lu et sur lequel je vais devoir me pencher. Si ce n'est pas difficile, qu'est-ce que c'est ?
Je ne sais pas ce qu'estf1_score.
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme qui interpole la fonction. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
quel genre de NS avez-vous, d'où venez-vous ? ou de la forêt
Je ne sais pas ce qu'estf1_score.
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme par lequel la fonction est interpolée. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
lequel est votre NS, d'où vient-il ? ou de la forêt
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspxhttps://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
Je ne sais pas ce qu'estf1_score.
Dans les réseaux neuronaux, il s'agit d'une réduction du degré du polynôme par lequel la fonction est interpolée. Je pense que c'est ce à quoi ça ressemble scientifiquement.
C'est quoi votre NS, d'où vient-elle ? Ou la forêt.
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspxLes.
https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
Les.
En général, plus les valeurs du train et du test sont proches, mieux c'est.
Uh-huh. Mais, je le sais et ce n'est pas difficile à deviner)
Uh-huh. Mais, je le sais et ce n'est pas difficile à deviner)
Vous pouvez donc voir par vous-même que cela signifie que les personnes recyclées
Je ne peux pas encore en être sûr, car j'ai joué avec de nombreux paramètres, l'amélioration était d'environ 0,1. Il y a peut-être des techniques que je ne connais pas, c'est pourquoi j'ai demandé.