для задач регрессии в случае имбаланса больших и маленьких значений? Тоесть нужна какая-то метрика по аналогии с f-measure, которая норм оценивает имбаланс кейсы, но для регрессии
Ты имеешь ввиду какую то поправку на выбросы в распределении зависимой величины?
видел где-то для стандартных метрик можно задавать sample_weights, только там нужно заранее знать, какие значения нужно сильнее взвешивать т.е. это такой ручной формат будет
Ага видел, тогда в продолжение вопрос как каждый семпл правильно взвесить)
нужно повысить чувствительность к выбросам — или напротив, снизить?
Повысить чувствительность к выбросам
с таких же позиций MAE тоже лучше не использовать, потому что она более устойчива нужно что-то вроде MSE, но взвешенное
То есть, нужно чтобы регрессионные оценки больше подстраивались под выбросы чем под нормальные данные??)
Если подстраивались имеется ввиду чтобы за выбросы был больше штраф, то да
Так тебе выходит вообще не нужно ориентироваться на выбросы. То есть, обычная квантильная регрессия подойдёт или просто почистит данные от выбросов
Обсуждают сегодня