[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
619: (ﾜｯﾁｮｲ 5f01-d0qP [60.86.178.93]) 2019/11/30(土)13:03 ID:OO2kPiiB0(1/4) AAS
>>618
> 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
発注元の責任で このでぃーぷするとです って
明文化しとけよｗ
あとから責任おっかぶせられそうになると
ブチ切れちゃうぞｗ
628(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7f02-YC6P [101.142.8.160]) 2019/11/30(土)18:32 ID:HNwCuvLH0(1) AAS
NNでもGBでもいいけど、>>618のような客が使う道具まで指定してくるのがイタイ
これで失敗した場合の瑕疵担保責任はどっちにあるんだ？
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