[michak]

jakie metody #machinelearning najlepsze kiedy wszystkie feature columns są categorical?
numeryczne dane mógłbym wstawić, ale wydaje mi się że będzie to za bardzo naciągane, dlatego najpierw chciałbym przetestować bez nich

[aleqsio]

@michak: a nie możesz zrobić z nich one hot po prostu?

[michak]

@aleqsio: mogę, TF nawet sam mi to przerobi. pytanie tylko, jaka architektura sieci będzie dla takich danych najlepsza

[aleqsio]

Hmm, jak dla mnie zależy to od tego co chcesz osiągnąć, czy problem jest klasyfikacyjny czy regresyjny. Nie wiem czy one hot będzie miał jakąś szczególną przewagę w którymś z algorytmów. Ale no ja to jestem noobem w ML.

[d.....f]

@michak: tabelkowe dane robi sie xgboostem i lightgbm a nie od razu NN

[Iesuz]

@michak: jak chcesz sieci koniecznie, to spróbuj target encoding

[michak]

@Iesuz: @darkelf:

mam dane historyczne występowania pewnych zjawisk: data, miejsce, rodzaj zjawiska
chcę te dane przekształcić w mniej więcej: miesiąc, dzień, pora dnia, obszar, rodzaj zjawiska
i dla tych danych chcę potestować czy cokolwiek z tego wyjdzie i dla takiego rodzaju danych szukam odpowiedniej architektury

[Iesuz]

@michak: ok, ale co chcesz modelować xD