[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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618(2): (ｱｰｸｾｰ Sx33-O/Gm [126.149.48.137]) 2019/11/30(土)12:58 ID:YcFQTR8Rx(1/3) AAS
なんか悪かった
どう考えてもGBDTの方が精度出る案件でクライアントがでぃいぷらあにんぐ使いたいですってほざくから
むしゃくしゃしてやっただけなんだ
NGBoostは学習も推論も遅いし予測分布も分類じゃそんなに嬉しくないし結局LightGBM/CatBoostは超えられなさそうだよなぁ
627: (ｱｰｸｾｰ Sx33-O/Gm [126.149.48.137]) 2019/11/30(土)18:09 ID:YcFQTR8Rx(2/3) AAS
実務上は精度追い求めるよりFeature Importanceが出せるかどうかの方が重要なんだよなぁ
632: (ｱｰｸｾｰ Sx33-O/Gm [126.149.48.137]) 2019/11/30(土)19:06 ID:YcFQTR8Rx(3/3) AAS
大体4000件しかないデータで何すんだよ
Titanicじゃねーんだぞ
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