ANAP ATIH 2020: прогнозирование роста хронических заболеваний — Сергей Савватеев

Сергей Савватеев рассказывает про задачу предсказания роста хронических заболеваний, которая решалась на совместных зарешиваниях в рамках тренировок по машинному обучению. Сергею удалось занять в конкурсе 5 место. Из видео вы сможете узнать: - Что делать, если жадное добавление/удаление признаков не работает - Какие признаки можно строить для временных данных - Может ли что-то показывать сравнительное качество с XGBoost - Как учитывать тренд в данных - Всегда ли можно строить одну модель для всей тестовой выборки - Особенности новой библиотеки градиентного бустинга LightGBM от Microsoft - Какие признаки можно строить для временных данных кроме лага Слайды: Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте Facebook