[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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209: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/13(日) 12:41:16.37 ID:Fxu1r5BT0(3/8) AAS
>>205
平均値についても同様の事が言える
仮に評価する側が同じだとしても
店舗の特徴によって分布の形は変わる
分布の形を見る事で店舗の特徴を把握してその店を利用するかどうかを事前に利用者が判断できるようにするサービス
が本来目標としたものかもしれない
分布を意図的に操作する事で金儲けに利用しようとした疑いが上がっているという問題だと思う
550: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fde6-iZ7S [14.3.161.84]) [] 2019/11/15(金) 08:48:30.37 ID:y4RyaYdh0(1) AAS
gpt-2の発表は変だった
期待外れ
あの大袈裟な発表は
イーロンマスクが入れ知恵したからなのかな
618(2): デフォルトの名無しさん (ｱｰｸｾｰ Sx33-O/Gm [126.149.48.137]) [] 2019/11/30(土) 12:58:50.37 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
710(1): 690 (ﾍﾟﾗﾍﾟﾗ SD4b-bWwy [110.163.140.118]) [sage] 2019/12/13(金) 00:07:11.37 ID:ztjeN6RTD(1) AAS
>>702
ありがとうございます。私が阿保でした…。色々と難しいことを考えていましたが、普通に分類問題における不均衡データの扱いと同じように考えれば良いのですね…。
890(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-UAPS [60.120.23.126]) [sage] 2020/01/04(土) 23:11:36.37 ID:Eq0fd+t90(4/4) AAS
実験したとかしないとか関係ないし
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