загрязнение воздуха на следующие 24/72 часа, но на тестовой выборке упираюсь в один и тот же уровень потерь, при чём что на 24, что на 72 почти одинаково, при этом добавление теоретически важных фич (например, направление ветра) ситуацию не меняет (двунаправленный gru,кстати,показывает лучшие результаты, чем lstm, по крайней мере с переобучением)
Уже пробовал добавлять и сверточные слои перед рекурентными, и декодировщики распределенными во времени делать, один и та же оценка.
Меня собственно беспокоят две вещи: почему погодные фичи не меняют ситуацию, хотя должны и стоит ли категориальные и числовые фичи разносить на разные входы и потом уже их объединять?
я бы с удовольствием, но, увы, вообще нет опыта по временным(
Я начинал с аримы и потом градиентный бустинг для остатков, но там тоже так себе выходило Вот про stack more layers, получается, лучше сделать больше слоёв, но меньшее количество нейронов?
Спасибо, попробую
О, спасибо, про вектор ветра интересно, не подумал
Обсуждают сегодня