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Auteur | Sujet : [Topic Unique] Machine Learning & Data Science |
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mystiko | Reprise du message précédent :
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![]() Publicité | Posté le 13-02-2024 à 14:48:40 ![]() ![]() |
NotCompliant | Non c'est pas de l'overfitting je pense ? Il comprends pas pk il a des bons resultats en evaluant son training set mais des mauvais resultats sur ces meme elements isoles du training set Ptet la distribution de ton training set avec certains elements qui surperforment et biaisent les resultats vers le haut quand t'evalues le set dans son ensemble Ou ptet un bug dans ton code et dans ta logique d'evaluation (genre oublie de model.eval() en pytorch jsp) Message cité 1 fois Message édité par NotCompliant le 13-02-2024 à 16:05:57 |
MTiger |
ca serait de l'overftting si j'étais sur un ensemble différent de mon training ptet un bug mais je vois pas lequel je fais juste du nn.fit(xtrain,ytrain) et les erreurs du predict sont bien plus grandes que sous le fit (et c'est valable pour les erreurs sur le traning ou le test set.....) Message cité 3 fois Message édité par MTiger le 14-02-2024 à 13:37:11 |
Trefledepique_W |
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fazero |
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Tidom |
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fazero | Ah oui wtf y a deux fois du x dans le train là |
NotCompliant |
Ta premiere phrase est pas claire en vraie et jsp ce que tu cherches a faire Si tu fais model.eval(training test) et que t'obtiens une accuracy de 95% ca veut pas dire que model.eval(premiers 200 exemples du training test) te donneras aussi 95% Si tu iteres comme ca par paquet de 200 et que tu stores les paires predictions / GT et que tu computes manuellement tes metriques normalement tu devrais retomber sur tes pieds oue, si c'est pas le cas y'a un bug qq part Si t'es surpris du fait que model.eval(premiers 200 exemples du training test) te donnes une accuracy degueulasse, t'as ptet un jeu de donnee IMBALANCED (KEYWORD HERE) et que ton modele a juste appris a predire la classe dominante etc Vu ton code jpense t'as surtout pas fait correctement ton split de donnees, y'a pas de garanties que x1 soit entierement dans xtrain, pour ca que nn.predict(x1) te donne pas une erreur similaire a nn.predict(xtrain) BITEEEEEEEEEEEEE Message cité 1 fois Message édité par NotCompliant le 14-02-2024 à 03:33:26 |
MTiger |
Message édité par MTiger le 14-02-2024 à 13:36:51 |
MTiger |
c'est pas une classification, j'essaie de prédire une variable continue ou l'erreur est continue donc en très gros si j'affiche le predict avec xtrain et sur xtest et que je compare avec ytrain et ytest, j'obtiens une erreur maximale e x= x1,x2 nn.fit(xtrain,ytrain) e2>e au passage c'est pas juste un maximum, globalement les erreurs sont en général un bon cran supérieures sur le nn.predict(x1)- y1 que sur les deux autres predict de xtrain et xtest Message édité par MTiger le 14-02-2024 à 14:10:44 |
![]() Publicité | Posté le 14-02-2024 à 13:34:54 ![]() ![]() |
MTiger |
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MTiger |
donc je vois pas pourquoi ce serait important quel % de x1 se retrouve dans le train ou le test puisque je prends l'erreur max des deux et donc le max de l'erreur de x1 forcément incluse dans l'un de ces deux éléments : e = max(nn.predict(xtrain) - ytrain, nn.predict(xtest) - ytest) Message édité par MTiger le 14-02-2024 à 21:28:09 |
mystiko | Ton X1 il est choisi comment? |
MTiger |
Message édité par MTiger le 14-02-2024 à 21:34:52 |
fazero | deeplearning.ai fait des trucs sympas et pas très longs |
NotCompliant | Karpathy a des cours avec code en live etc sur ce sujet : https://youtu.be/zduSFxRajkE
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MassiveAttack | Merci beaucoup je vais regarder ça !
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mcrak 1er, 2ème & 3eme top player. |
--------------- Se Queda. |
NotCompliant | Petit quizz, qui peut me dire ce que ce modele fait et si c'est une bonne idee d'implementation. Je donne pas de contexte pour pas biaiser, je poste mon analyse apres pour discussion
Message cité 1 fois Message édité par NotCompliant le 26-04-2024 à 05:34:13 |
mrproton | Désolé j'utilise par tensorflow le boomer |
fazero | Vous faites des trucs compliqués De mon côté maintenant 80% du boulot c'est de faire des requêtes à openAI |
NotCompliant |
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LibreArbitre RIP mon Orion |
Message édité par LibreArbitre le 26-04-2024 à 12:24:08 --------------- Hebergement d'images | Le topic de la VR standalone |
MTiger | bonjour |
LibreArbitre RIP mon Orion | A priori non mais : https://you.com/search?q=est+ce+qu% [...] bm=youchat
Message cité 1 fois Message édité par LibreArbitre le 26-04-2024 à 16:50:12 --------------- Hebergement d'images | Le topic de la VR standalone |
MTiger |
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silly_hopper | Bonjour, Je commence a me faire une bonne reputation dans ma boite et j'ai la possibilite de passer team lead/chef d'equipe. J'ai deja un impact important sur plusieurs departements en temps qu'IC senior (ingenieur recherche) et je suis en consequence tres bien paye avec des augmentations consequentes tous les ans. On m'a fait comprendre que le passage en chef d'equipe n'aurai qu'un impact marginal sur la remuneration. J'ai ~15ans d'xp, je suis a un niveau de salaire qui me suffirait largement si il suit environ l'inflation et je me demande si les responsabilites supplementaires justifient le changement de role. Des avis? Message cité 1 fois Message édité par silly_hopper le 10-05-2024 à 20:55:14 |
NotCompliant | Plus d'emmerdes = up de salaire conséquent
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Filob |
--------------- Ma capacité de concentration est si courte que... Oh, regarde, un pigeon! |
silly_hopper |
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fazero |
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fazero |
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