Questions marquées «kaggle»

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Comment effectuer l'ingénierie des fonctionnalités sur des fonctionnalités inconnues?

Je participe à un concours de kaggle. L'ensemble de données comprend environ 100 fonctionnalités et toutes sont inconnues (en termes de ce qu'elles représentent réellement). Fondamentalement, ce ne sont que des chiffres. Les gens effectuent beaucoup d'ingénierie des fonctionnalités sur ces...

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agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...

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Pourquoi convertissons-nous des données asymétriques en une distribution normale

Je passais par une solution de la concurrence des prix du logement sur Kaggle ( noyau analogique humain sur les prix des logements : techniques de régression avancées ) et suis tombé sur cette partie: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features...

regression feature-extraction feature-engineering kaggle feature-scaling

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Hashing Trick - ce qui se passe réellement

Lorsque les algorithmes ML, par exemple Vowpal Wabbit ou certaines des machines de factorisation remportant des concours de taux de clics ( Kaggle ), mentionnent que les fonctionnalités sont «hachées», qu'est-ce que cela signifie réellement pour le modèle? Disons qu'il existe une variable qui...

machine-learning predictive-modeling kaggle

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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?

Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de...

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Pourquoi la régression de renforcement du gradient prévoit-elle des valeurs négatives lorsqu'il n'y a pas de valeurs y négatives dans mon ensemble d'entraînement?

À mesure que j'augmente le nombre d'arbres dans scikit learn 's GradientBoostingRegressor, j'obtiens de plus en plus de prédictions négatives, même s'il n'y a pas de valeurs négatives dans mon ensemble d'entraînement ou de test. J'ai environ 10 fonctionnalités, dont la plupart sont binaires....

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