Kaggleの手法やコンペンションについて"具体的"に語るスレ
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探検
【lgb,t-sne】カグラーたちのチラ裏【R,OpenCV】
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2019/09/15(日) 11:26:50.12ID:iRJRPfOp
2019/09/15(日) 11:29:21.04ID:iRJRPfOp
google-colabにドライブをマウントして使っているんだけど
先日なぜかファイルから読み込みはできても書き込みできないという状況になった
コードを書き直したりいろいろと試してみて、最後に原因がわかった
無料で使えるドライブの容量、15GBをオーバーしてた
……さっさと気づけよ、オレ……
先日なぜかファイルから読み込みはできても書き込みできないという状況になった
コードを書き直したりいろいろと試してみて、最後に原因がわかった
無料で使えるドライブの容量、15GBをオーバーしてた
……さっさと気づけよ、オレ……
2019/09/15(日) 16:44:43.01ID:npXJsu4N
要領足りててもwriteエラーは多い
2019/09/16(月) 01:48:45.12ID:tR9DvI/1
欠損値が多いからLGBばかり使われているtableのコンペンションで
連続変数の欠損値をすべて特徴量ごとにコードを書いて埋めてNNで回したら、
わりとLGBの結果に近い精度を得られた
これは暇人にしか出来ない手だな
連続変数の欠損値をすべて特徴量ごとにコードを書いて埋めてNNで回したら、
わりとLGBの結果に近い精度を得られた
これは暇人にしか出来ない手だな
2019/09/16(月) 01:52:37.53ID:tR9DvI/1
ついでに紹介しておこう
このライブラリは相当つかえる。Focallossに対応してる
Imbalance-XGBoost
このライブラリは相当つかえる。Focallossに対応してる
Imbalance-XGBoost
2019/09/16(月) 02:27:40.99ID:tR9DvI/1
GMEANの結果をkernelに挙げて、いいねを稼いでる奴ら、いったい何がしたいんだろうな
2019/09/16(月) 10:54:57.34ID:tR9DvI/1
NNやロジスティック回帰を想定
・特徴量を多めに作っておく
・すべての特徴量を使って学習・テスト
・特徴量を順番にひとつずつ抜いて学習・テスト
精度を比較して、向上していれば、その特徴量は次回から使わない
kernelで拾ったアルゴリズムけど、これ普通に実務でも使えるな
・特徴量を多めに作っておく
・すべての特徴量を使って学習・テスト
・特徴量を順番にひとつずつ抜いて学習・テスト
精度を比較して、向上していれば、その特徴量は次回から使わない
kernelで拾ったアルゴリズムけど、これ普通に実務でも使えるな
8デフォルトの名無しさん
2019/09/19(木) 14:09:15.38ID:gyvC4a+/ あぶねー。検証とテストの乖離をかるく見過ごしたまま、
パブリックスコアの上昇ばかり追い求めてた
これ最終日にやられるパターン。気がついてよかった
パブリックスコアの上昇ばかり追い求めてた
これ最終日にやられるパターン。気がついてよかった
2019/09/21(土) 02:12:56.74ID:ZJxBlOZH
sheckupが怖い怖いマジ怖い
2019/09/21(土) 02:31:48.55ID:ZJxBlOZH
shakeupか。スペルぜんぜん違った
2019/09/23(月) 21:02:28.04ID:5hdmT70h
不拮抗データのダウンサンプリング超つええ
12デフォルトの名無しさん
2021/01/24(日) 13:37:07.28ID:wSlEv8S7 OpenCVのUNICODE(対応ω)の実装が想像以上にカスだったでござるωωω
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