Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.10 (19) << < Пред. | След. > >>    Поиск:
Автор	Тема: На: ML battle
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 9:39 Изменено: 14 дек 16 9:39 Цитата: Автор: NO. Ну и чего тут видно? Какую интуицию можно приобрести на таких картинках? По-моему ничего не видно. Диагональ можно вообще не рисовать, понятно, что там 1. А остальное просто общая статистика насколько велики точки, структуры никакой. Да, не очень понятно как это поможет. А еще в неявном предполагается участие порядкового номера. А это как раз один из самых важных вопросов - можно ли эту последовательность перемешивать? И почему у них в примерном индексе id не совпадает с i? Хотя id_max = i_max. У меня пока результаты аховые, минимальный logloss на классификационных данных - 0.69155 и 0.07 заработанных денег. На тестовых данных удавалось получить и 0.67, но за счет переобучения. [Ответ][Цитата]
гость 82.145.220.*	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 9:44 Цитата: Автор: Калитеран PS: только смотрю они у нас разные с гостем который в R считал, что странно, кто то ошибся... Цитата: Автор: Калитеран PS: только смотрю они у нас разные с гостем который в R считал, что странно, кто то ошибся... Здорово. Оперативно. Я тоже наборчик обновил - сейчас совпадут Только, почему предикторы по-порядку?Вся соль теряется. См. 2 рисунок. http://img.uploads.su/v.php?id=zw6y8.jpg http://img.uploads.su/v.php?id=2g32xdtt.jpg [Ответ][Цитата]
гость 82.145.222.*	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 10:43 Цитата: Автор: гость имхо гавеные данные, не ясно почему, возможно просто гавеные, нет связи входа с выходом, например брали большие таймфреймы, часы, дни и только цены одного активы, а признаки от него ряд усреднений с разными окнами, при таких данных даже Иисус буть он иишником ничего не вытянул бы, а может они взяли нормальные фичи с HFT и так их обфусцировали что сломалась вся структура Понятно, что говенные. Потому и на выходе - ..оно. Я сначала думал, что они отбутстрэпили какой-то небольшой наборчик, но сейчас в этом почти уверен. Но сделали это хитро [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 11:20 Там написано данные зашифрованы, они типа очень дорогие, а мужик их закодировал гомоморфным кодом, это который позволяет складывать и умножать коды не зная сами числа, выложил и теперь делайте с ними что хотите. [Ответ][Цитата]
dr2chek Сообщений: 871	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 11:20 Цитата: Автор: гость Что значит "сессия" в Вашем разумении? Ну хорошо, не сессия, пусть будет датасет (dataset). Но процесс обжевывания датасета напоминает сессию (как по продолжительности, так и по процессу) [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 11:28 циферка там полезная фигурирует - 30млрд сделанных предсказаний цен чтобы хоть представлять с чем связались и что в этих данных искать [Ответ][Цитата]
Калитеран Сообщений: 585	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 16:21 Изменено: 14 дек 16 16:22 Цитата: Автор: гость Тут ковариационная матрица не поможет, зависимость существенно нелинейная. Да это я просто так, виджет понравился, но вообще проверить стоит, кто знает может зависимость линейной окажется. Цитата: Автор: гость Только, почему предикторы по-порядку?Вся соль теряется. Супер! Идея кластеризации по корреляции ясна, сам пробовал предикторы уплотнять PCA, результата не дало, точность ~47.7% логлос 0.6909, такое ощущение что стандартные методы ML далее 0.69 идти не хотят, нужны какие то ухищрения связанные со спецификой именно этого датасета, но глубинно ковыряться увы нет времени [Ответ][Цитата]
NO. Сообщений: 10700	На: ML battle Добавлено: 14 дек 16 21:39 Кстати про умножение в гогоморфном коде чего-то не верится. В сложении единичный элемент ноль, а в умножении единица, её можно найти и из нее получить все остальные числа. [Ответ][Цитата]
гость 194.88.143.*	На: ML battle Добавлено: 15 дек 16 9:11 XGB: maxDepth = 3, learningRate = 0.01, nEstimators = 100, silent = true, objective = "binary:logistic", nThread = -1, gamma = 0, minChildWeight = 0, maxDeltaStep = 0, subsample = 0.1, colSampleByTree = 1, colSampleByLevel = 1, regAlpha = 0.5, regLambda = 1, scalePosWeight = 1, baseScore = 0.5, seed = 0 ошибка 48.2 , log loss 0.69240 ИМХО XGB самый крутой из всех [Ответ][Цитата]
data Сообщений: 109	На: ML battle Добавлено: 15 дек 16 15:44 Цитата: Автор: Egg Да, не очень понятно как это поможет. А еще в неявном предполагается участие порядкового номера. А это как раз один из самых важных вопросов - можно ли эту последовательность перемешивать? И почему у них в примерном индексе id не совпадает с i? Хотя id_max = i_max. У меня пока результаты аховые, минимальный logloss на классификационных данных - 0.69155 и 0.07 заработанных денег. На тестовых данных удавалось получить и 0.67, но за счет переобучения. 0.69155 - ну вот почти догнали Теперь осталось невозможное Думаю через недельку освобожусь, хочу рассмотреть этот сет "микроструктурно" так сказать, взять окрестность вокруг какой то точки, в <1000 отчетов и посмотреть что там "творится", какого фига такая ошибка, почему распределения на лерне и тесте так отличаются, это нужно глазами узреть, время перебора параметров классификаторов кончилось. [Ответ][Цитата]
Сергей Гаврилов Сообщений: 197	На: ML battle Добавлено: 16 дек 16 4:14 Цитата: Автор: data 0.69155 Я так понимаю log loss это в отличии от accuracy дает количественную меру схожести\различия плотностей распределений, а не только сумарный XOR или argmax как с accuracy, но эта мера деформированная логарифмом, что сбивает с толку, это как если скорость машины логарифмировать, что бы видеть ВО сколько раз быстрее, а не НА сколько [Ответ][Цитата]
Сергей Гаврилов Сообщений: 197	На: ML battle Добавлено: 16 дек 16 4:51 Naive Byes 49,5% accuracy log loss 0.69290, почти рандом [Ответ][Цитата]
гость 185.38.14.*	На: ML battle Добавлено: 16 дек 16 11:00 черта позора на новом датасете 0.68991, на ихнем экземпле [Ответ][Цитата]
Вольфрамовый клaпaн Сообщений: 13070	На: ML battle Добавлено: 16 дек 16 11:32 На новых данных получилось 0.68988, в трех тысячных от позора. [Ответ][Цитата]
Калитеран Сообщений: 585	На: ML battle Добавлено: 16 дек 16 12:14 Я в одной 0.68990 Бэйзлайн становится всё круче [Ответ][Цитата]
Стр.10 (19): 1  ...  6  7  8  9  [10]  11  12  13  14  ...  19 << < Пред. | След. > >>