You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Вопрос 3. Тут все таки важно, что предсказывается (анти)градиент функции потерь.
Есть ошибка в коде. Вместо estimator.fit(X, grad) должно быть estimator.fit(X, -grad). А то в текущей версии получается, что на каждом шаге мы движемся в сторону увеличения градиента.
Помимо этого нужно еще тогда будет поменять возвращаемое значение функции predict. Должно быть return y_pred / abs(y_pred) без минуса.
Нужно поправить эти два момента и пересчитать кросс-валидацию.
В остальном задачу засчитываю.:)
Привет!
estimator.fit(X, grad)должно бытьestimator.fit(X, -grad). А то в текущей версии получается, что на каждом шаге мы движемся в сторону увеличения градиента.Помимо этого нужно еще тогда будет поменять возвращаемое значение функции predict. Должно быть
return y_pred / abs(y_pred)без минуса.Нужно поправить эти два момента и пересчитать кросс-валидацию.
В остальном задачу засчитываю.:)