А задача какая? Классификация или регрессия? Для регрессии - минимум квадратная матрица. Для классификации есть алгоритмы, которым пофиг на количество записей - например, кНН....
A kak ge translit? 😁
Например, сделали аугментацию из 100 оригинальных картинок, а потом их как-то поделили?
Предлагаю подумать над вопросом, а какие данные верные? Какие веса для их получения нужны?
Тогда почему ограничение на алгоритмы? Ну и из 139 признаков 80% могут быть лишними
А в чем проблема? Просто одна из метрик. В рекомендательных системах есть.
Нечетного пропускают в следующий раунд?
И всё равно в нан уходит?
А что там за новинки?