Discussão do artigo "Reamostragem avançada e seleção de modelos CatBoost pelo método de força bruta" - página 9
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Aqui está o conjunto de dados após a reamostragem.
Treinar em todos os lugares 5 meses, validação 2 anos, exame 5 anos
todos os gráficos por 5 anos
Mais uma vez.
Sim, às vezes faz sentido.
Um pouco mais de staking. Sim, faz sentido empilhar. Ainda é uma questão em aberto quanto à quantidade.
Mais uma vez.
Bem, sim, às vezes faz sentido.
Um pouco mais de staking. Sim, faz sentido empilhar. Ainda é uma questão em aberto quanto à quantidade.
Aqui vamos nós. )
É por isso que Breiman criou uma floresta aleatória, não uma melhor.
Aqui vamos nós. )
É por isso que Bryman criou uma floresta aleatória em vez de uma melhor.
Curiosamente, o efeito aparece quando se usa a Precisão no treinamento
Isso não é tão óbvio com outras métricas.
A propósito, há muitas delas no catbusta, e hesito em perguntar qual é a melhor para escolherCuriosamente, o efeito aparece quando o Accuracy é usado no treinamento
com outras métricas, não é tão óbvio.
A propósito, há muitas delas no catbusta, e hesito em perguntar qual é a melhor a ser escolhidaSe a Precisão melhorar o equilíbrio da melhor forma, aparentemente ela é a melhor.
Se a precisão melhora o equilíbrio da melhor forma, aparentemente ela é a melhor.
Não, há alguns que fazem um trabalho melhor.
mas não há um entendimento significativo.
Não, há alguns que fazem um trabalho melhor
Quais?