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这是一个创建于 236 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
36 条回复 • 2024-04-09 13:44:49 +08:00
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ZedRover 235 天前
深度学习吗 我平时做 tabular 数据跟时序数据多一点
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Yuhyeong 235 天前
什么方向，最近做 StableDiffusion 多一些。传统机器学习也没什么问题
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seetheworld OP @ZedRover 不是深度学习，就是传统机器学习，新手，不太懂如何保证训练出来的模型（比如 RF 、XGBoots ）是正确的，没有过拟合或欠拟合
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seetheworld OP @Yuhyeong 是传统机器学习，最近写了一个代码，训练出来了一个 RF 模型，在训练集和测试集上的 R^2 都达到了几乎是 1 ，不知道是不是有问题
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Yuhyeong 235 天前
强化学习？这个没怎么接触过
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jasonlee16819 235 天前
菜狗 AI 训练师一枚，只知道训模型，数据或者模型训练方法层面上了解的比较多
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kkjz 235 天前
sklearn 包+dl 的 cv ，欢迎交流~
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airqj 235 天前
@seetheworld #4 是不是训练集数据分布不均匀
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seetheworld OP @jasonlee16819 模型训出来，如何判断靠不靠谱，目前很迷茫
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seetheworld OP @airqj 意思是数据范围跨度不够广？集中在某一范围内么？
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seetheworld OP @kkjz 我们也是用的 sklearn 包，摸索学习阶段，多多交流
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fengzc 235 天前 via Android
各种指标对一对 什么 PR F1 （去看看每个指标的意义）就能看出是不是过拟合和欠拟合了，也可以去找找更多的数据集试试？一般机器学习在小规模数据集上到 1 其实都是可能的，因为一些特征可能给大家摸索烂了
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leopod1995 235 天前
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seetheworld OP @fengzc PR F1 是不是分类器的指标？我们训练的是 RF 回归模型，看的 R^2 ，RMSE, MAE 。在训练集上 R^2 是 1 ，MAE=0.4, RMSE=4.2 ，在测试集上 R^2=0.96, MAE=1.2, RMSE=11.2 。但纯看这几个指标不知道能否确定模型是否正确。
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v24radiant 235 天前
RF 是指随机森林吗?怎么不试一下 xgboost?
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Sawyerhou 235 天前
机器学习应该有三个数据集，训练、验证、测试，你是省略了一个？
R 方是线性回归的评估指标，非线性的不太适用， 你这个 R 方非常高，是课本数据？生产中 R 方应该不会这么高 模型收敛了，可以满足场景需求就可以了，其他不用太在意 |
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Djaron 235 天前
一直在做 ML 和 DL ，绿色软件: Vy1KZWZmcmV5LURvbmc=
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jasonlee16819 235 天前
@seetheworld
首先得确定数据，训验集划分是否正确，数量，分布情况如何？是否有数据集泄漏或者同源情况，是否是训练集过大而测试集过小或丰富度远不如训练集的情况...... 上边也有一些大佬说了这些问题，比如过拟合啥的 |
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DigitalG 235 天前
说起来，机器学习/AI ，有什么比较活跃的社区吗？ reddit/huggingface/AutoDL 姑且都算 这类，还有没有别的。
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seetheworld OP @v24radiant 是的随机森林，下一步准备去试 XGBoost ，但这之前想把随机森林搞搞清楚
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lovegoogle 235 天前
AI 深度学习，机器学习（从 svm 到集成都做过），有自己的服务器，接过多个有关项目，需要合作可联系~
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seetheworld OP @lovegoogle 可否加 wx：gyn2013216 进一步交流
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seetheworld OP @jasonlee16819 嗯嗯，谢谢建议，去仔细检查分析下
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lkx4102 235 天前
1 、看你训练集、测试集的 MAE ，RMSE 说明你的模型已经过拟合了
2 、R^2 = 1 - MSE/VAR ，看测试集的 RMSE 是比价大的，MSE 应该是会比较的大，那可能就是测试集的方差特别大 3 、随机森林不适合做回归预测 |
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seetheworld OP @lkx4102 这是什么呀 T_T
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lkx4102 235 天前
@seetheworld 微信，base64 编码
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airqj 235 天前
@seetheworld #12 是的
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cbythe434 235 天前
测试集表现差比较多，参数调整下吧，深度搞浅一点，样本数量阈值拔一拔
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Jimmyisme 235 天前
居然能在 v2 看到机器学习，强烈建议 op 做一下 kaggle 的 https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning ；
这上面有很多讲解，而且因为 notebook 都是有奖牌的，所以都会做的很 fancy 。比自己看书学有意思很多。 |
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Jimmyisme 235 天前
前几年还能看到 ml 的金牌，但是最近几年的比赛 ml 都不太 work 了哈哈
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reoah2 235 天前
划分好训练集，验证集，测试集
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fengzc 235 天前
@seetheworld 对的（ PR 等），我感觉这个 R 方等于 1 ，很大情况是和上面几位说的数据上有问题，应该是有大佬在帮 op 了，祝顺利哈哈
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seetheworld OP @Jimmyisme 感谢，去看了一下，确实挺不错的。
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