[問題] 請推薦完整的模型評估方法的教學和程式碼

看板DataScience作者 (督人無數就是我)時間1年前 (2022/07/12 15:23), 1年前編輯推噓5(5018)
留言23則, 11人參與, 1年前最新討論串1/1
不管是目前主流的套件, 官方說明文件範例幾乎都是僅就相當侷限的條件下, 以及很小的數據量(大部分還都是csv文件), 來示範模型評估方法, 和做超簡單不深入的說明. 可推薦完整的模型評估方法的教學和程式碼? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.200.58.139 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1657610626.A.D7C.html

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統計學假說檢定的章節會提及type I error, type II error,
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對應到偽陰/偽陽,會cover到最後一段列的這些metric中的大
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部份,我是覺得這些只要論文看得夠多都知道什麼問題會採用
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什麼,再來看過定義即可
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論文都沒看懂,怎麼有勇氣批評別人論文錯誤百出啊w
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每個問題設計的模型評估方法都不一樣,搭配不同的時空背景會
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有不一樣的cv strategy,多打打kaggle被比賽shake up幾次就
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會明白了。
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07/13 08:18, 1年前 , 9F
這種evaluation metrics 不是通常都有單獨的套件包
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了 如果很常用到的話
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然後投稿論文不是在投稿code reviewer 沒有義務去
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檢驗 真的就是看作者心情
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07/13 11:15, 1年前 , 13F
github版本條件一樣嗎?
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07/13 13:47, 1年前 , 14F
本來爛論文就居大多數.只要把百中選一的好論文及程式碼
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07/13 13:49, 1年前 , 15F
作深入研究,就可使功力大增.
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07/13 14:13, 1年前 , 16F
大大可以寫一套放上GitHub讓大家使用,感恩~
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07/15 22:25, 1年前 , 17F
看看papers with code
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07/19 15:01, 1年前 , 18F
你的描述槽點都滿滿呢 先去KAGGLE上把大型競賽前20名都看
07/19 15:01, 18F
是喔, 有哪些槽點呢? 願聞其詳~

07/19 15:01, 1年前 , 19F
完 會分享程式的不一定會超過10個 但一定有能用的
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07/19 15:02, 1年前 , 20F
從能用的裡面先去搞懂怎樣弄出一個自己能跑的程式架構
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07/19 15:02, 1年前 , 21F
再從中去修改吧
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07/20 20:57, 1年前 , 22F
誠心敲碗~ 我要看你批評我文中的槽點~
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07/21 11:53, 1年前 , 23F
R大必推~
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※ 編輯: ruthertw (180.217.243.20 臺灣), 08/19/2022 15:59:25 ※ 編輯: ruthertw (1.200.36.165 臺灣), 09/05/2022 14:09:09
文章代碼(AID): #1YpI62ry (DataScience)
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