#ml #randomforest #pzad #dyakonov #syntheticrf #tricks #mlgems #oof

Понравился совет, как определить n_estimators для лесов, и аргументация, почему его не надо тюнить с HPT.

Оказывается, подрезание деревьев снижает калибровку.

Крутой трюк с подбором порогов для выравнивания распределений в "целочисленной регрессии" (у С. Семёнова это вообще вылилось в подзадачу ML). Кстати, а почему нету лесов, которые могут выдавать медиану в листьях вместо среднего?

OOF-прогнозы - тоже интересная техника, особенно для генерации новых признаков.

https://www.youtube.com/watch?v=sAcjGjMHduc&list=PLaRUeIuewv8CMFox0oEjlyePUhUmo-x0h&