Đánh giá chân thực của shalsdn01, khóa học [Việc riêng sau giờ tan làm] Kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn (Dạng bài 1, 2, 3)
1 đánh giá
Điểm trung bình 5
Tôi đã đậu kỳ thi lần thứ 12. Ở môn thứ 2 của kỳ thi thực hành lần thứ 12, một giá trị lạ là RMLSE đã xuất hiện khiến tôi khá bối rối, nhưng may mắn là việc xử lý tiền dữ liệu tức thời bằng cách áp dụng những gì đã học có vẻ đã hiệu quả với mô hình. (Để tham khảo, tôi đã loại bỏ các giá trị ngoại lệ bằng IQR rồi mới cho mô hình học.) Có vẻ như bây giờ những bài toán mà chỉ dùng RF hay lightGBM một cách máy móc sẽ không còn hiệu quả nữa, nên tôi nghĩ nếu có thêm nội dung bổ sung về phần này thì sẽ tốt hơn!
1
Chúc mừng bạn nhé. Chắc hẳn bạn đã khá lúng túng khi gặp phải một chỉ số lạ lẫm, nhưng việc bạn áp dụng ngay lập tức kỹ thuật tiền xử lý loại bỏ ngoại lệ bằng IQR dựa trên những gì đã học thực sự rất ấn tượng. Không biết khi làm như vậy thì bạn đã đạt được bao nhiêu điểm nhỉ? Và bạn đã sử dụng mô hình nào vậy?
0
Tôi đã đạt 25 trên tổng số 40 điểm ở môn thứ 2. Đáng tiếc là không được điểm cao, tôi đã sử dụng mô hình LightGBM! Tôi không nhớ chính xác liệu mình có kiểm tra phân phối của giá trị dự đoán (pred) sau khi tiền xử lý hay không, nhưng tôi nghĩ khi làm thế này, có lẽ một "vùng an toàn" đã được tạo ra ở phía các giá trị thấp (mô hình dự đoán hầu hết các giá trị đều tương tự nhau), nên đối với các dữ liệu ngoại lệ (outlier) trong tập test gốc, giá trị dự đoán đã không bị ra số âm. Trong trường hợp của tôi, vì có thể giải thích được mã lỗi nên tôi đã có thể ứng phó như vậy, và tôi cũng đã tìm ra chỉ số RMLSE bằng cách sử dụng dir. Nếu bạn cần thêm thông tin gì khác, hãy liên hệ với tôi qua bất kỳ phương thức nào có thể, tôi sẽ trả lời bạn. Xin cảm ơn.
0