Studoši

U mom radu je ovo stavljen kao workflow. Jel bitno da se prvo napravit train-test-split a onda tek feature selection ili je redoslijed nebitan. Čini mi se prirodnije prvo napravit feature selection, ali nemam iskustva baš u području pa pitam ovdje.

Za kontekst, ovo je znanstveni rad koji repliciram: https://ieeexplore.ieee.org/document/9445249

Dootz Radiš split pa feature selection.

Nemoj uopće razmišljati na način da test set postoji. Znači iz perspektive modela, on ni ne bi trebao znati za test set, pa nema smisla da odabir značajki, što je dio modela, daje modelu infomacije o stvarima oko kojih on ne bi trebao znati išta.

I ovo se odnosi na sve tipove radova, ne samo na ovaj. Iako, naravno, ima diskusije i da se radi obrnuto, ali svaki takav argument je pobijen kao bullshit ili zabluda… Kao npr. onaj Kaggler koji je navodno imao super performanse modela, jer je radio selekciju značajki na testu, a onda su mu dali prave neviđene podatke pa mu je model bio lošiji, normalno.

Dootz meni isto prirodno zvuci feat. selection pa split, ali ovo sto mico kaze ima smisla

M̵̧̩͑̀͝î̶͍̉ć̴̝̾́̀o̶̺̟̣͂̽ Opreznost se isplatila. Ima smisla, hvala na odgovoru

je li već svima ocijenjeno ili samo nekima?

MantisToboggan meni je uneseno, valjda ovisi o asistentu

MantisToboggan Nama je asistent poslao termine u kojima smo preko Teamsa odgovarali tj. prolazili kroz bilježnicu i objašnjavali što smo radili i na temelju toga nam je dao bodove.

kolege koji traže projektnu grupu za “Student Success Prediction and the Trade-off between Big Data and Data Minimization” javite se u pd

Jel rok danas do ponoći ili sutra do ponoći

JBear reko bih sutra

JBear

Dragi prijatelj strojnog učenja

Jel treba na engleskom videoprezentacija ili na hrvatskom?

Sulejman ako nije specificirano moze vjerojatno bilo kaj

Sulejman poprilično sam siguran da bi pisalo ako bi htjeli na engleskom da bude hahah