[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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624: (ﾜｯﾁｮｲ 7f3d-YC6P [219.104.75.160]) 2019/11/30(土)17:12 ID:369/mHN+0(1) AA×


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624: (ﾜｯﾁｮｲ 7f3d-YC6P [219.104.75.160]) [sage] 2019/11/30(土) 17:12:57.03 ID:369/mHN+0 パンピーには関係ない話だけど、 Kaggleで賞金狙えるレベルの人の中には、稀にNNでGBと大差ない精度を出す者もおるんだ これはたびたびカーネルに出る話題だから間違いない GBで特徴量を400程度使って出す精度と、ほぼ同等の精度を特徴量20~50程度で出すらしい NNは前処理もパラメーター調整もシビアだけど、この少ない特徴量でモデルを組めれば、 実装後にデータの傾向が多少変わっても、GBDTよりは精度が落ちない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/624
パンピーには関係ない話だけど で賞金狙えるレベルの人の中には稀にでと大差ない精度を出す者もおるんだ これはたびたびカーネルに出る話題だから間違いない で特徴量を程度使って出す精度とほぼ同等の精度を特徴量程度で出すらしい は前処理もパラメーター調整もシビアだけどこの少ない特徴量でモデルを組めれば 実装後にデータの傾向が多少変わってもよりは精度が落ちない

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