Буквально только что закончилось соревнование Enefit - Predict Energy Behavior of Prosumers, в котором нужно было предсказывать объемы производства и потребления электроэнергии для субъектов в Эстонии, являющихся так называемыми просьюмерами (проще говоря, теми потребителями, которые еще и сами вырабатывают электричество при помощи своих солнечных станций). Это задача регрессии с 2 таргетами и честным оцениванием на новых данных в будущем, после окончания приема самбитов. Результаты будут не скоро - в конце апреля, поэтому по горячим следам пишу краткий отчет.
среда, 31 января 2024 г.
среда, 10 января 2024 г.
Ранняя остановка при обучении бустингов с mlr3, или Шах и мат, sklearn
Долгие годы использование ранней остановки при обучении бустингов было больной темой. С нативными интерфейсами xgboost/lightgbm/catboost проблем, разумеется, нет. Но что делать, если нужно затюнить гиперпараметры более сложной модели с обучаемыми этапами предварительной обработки (такими как импутация пропусков или таргет энкодинг), используя при этом (кросс)валидацию?
Подписаться на:
Сообщения (Atom)