Обсуждение статьи "Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом" - страница 6
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Я не видел такого в учебниках. Знаю что можно повысить кач-во, объединив хорошие модели. Но не наоборот :)
Ну лес то именно так и делает. Все подряд и плохие и хорошие. А лес делали очень крутые математики и статистики.
И наверняка пробовали объединять только лучшие модели (если и вы, и я про это подумали).Ну лес то именно так и делает. Все подряд и плохие и хорошие. А лес делали очень крутые математики и статистики.
И наверняка пробовали объединять только лучшие модели (если и вы, и я про это подумали).даже у леса разумное ограничение 50-100 деревьев, выведенное кем-то эмпирически, больше уже нет смысла
объединять лучшие - распространённая практика. На kaggle все любят стакать бусты. По крайней мере, раньше мем ходил
даже у леса разумное ограничение 50-100 деревьев, выведенное кем-то эмпирически, больше уже нет смысла
У вас как раз 50 вариантов кластеризации. Их будет нормально усреднить.
Да. Больше нет смысла. Время тратится, а прироста качества очень мало.
У вас как раз 50 вариантов кластеризации. Их будет нормально усреднить.
вижу смысл только лучшие объединять.
объединять лучшие - распространённая практика. На kaggle все любят стакать бусты. По крайней мере, раньше мем ходил
На kaggle видимо не Брейманы сидят))) Вот и экспериментируют...
вижу смысл только лучшие объединять.
На kaggle видимо не Брейманы сидят))) Вот и экспериментируют...
побеждали в конкурсах именно эти )
Попробуйте и то и другое и сравните результат на экзаменационной выборке.
нет, нет смысла добавлять плохие модели. По определению.
при обучении усреднение это одно, а усреднение обученных это другое. Тут вы намеренно стреляете себе в ногу, добавляя плохие. Они вносят ошибку и всё. Да и нет такой практики, я нигде не видел.
плюс представьте издержки при получении сигнала от 50-и моделей, тормоза при тестированиинет, нет смысла добавлять плохие модели. По определению.
при обучении усреднение это одно, а усреднение обученных это другое. Тут вы намеренно стреляете себе в ногу, добавляя плохие. Они вносят ошибку и всё.
нет, нет смысла добавлять плохие модели. По определению.
при обучении усреднение это одно, а усреднение обученных это другое. Тут вы намеренно стреляете себе в ногу, добавляя плохие. Они вносят ошибку и всё. Да и нет такой практики, я нигде не видел.
плюс представьте издержки при получении сигнала от 50-и моделей, тормоза при тестированииЭто в любом случайном лесе происходит