Разработаем приложение, которое будет в удобном виде показывать, сколько и куда ставить.
Пока всё очень сыро: для реального выхода в плюс нужно предсказывать победы лучше букмекеров (желательно с запасом) и учитывать предлагаемые коэффициенты, иначе за счёт вложенной маржи и периодических ошибок модели на матожидании будет хороший минус. Те же вилки дают большую уверенность в плюсе (который с определённой вероятностью не дадут вывести).
Но вообще, проект учебный, и я излишне докапываюсь. Ребят, вы — молодцы, удачи с развитием продукта!
Пожалуйста не звоните сразу на телефон, даже если вам нужен срочный ответ — лучше пишите в мессенджеры. И для начала отправьте хотя бы описание вакансии на почту. Почему-то рекрутеры думают что кандидаты сидят и ждут когда им кто-то позвонит с предложением о работе.
Да уж, даже когда даже отмечаешь в резюме предпочтительным способом связи почту — всё равно постоянно звонят. Особенно раздражает в рабочее время, когда и так коммуникации с клиентом выше крыши.
Читайте внимательно резюме и пишите только если опыт кандидата и желаемая позиция релевантны вашей вакансии.
Также постоянно происходит. Я работаю аналитиком данных с уклоном в ML и постоянно получаю приглашение на собеседованием в качестве системного аналитика, продуктового аналитика, аналитика bi и т.п. — там конечно есть общее слово, но профессии достаточно разнятся. Уважаемые эйчары, будьте пожалуйста более точны в поиске кандидатов: холодные звонки — дело статически оправданное, но кармы не добавляет)
При анализе признаков в лесных моделях с их «feature_importances_» также стоит обратить внимание на алгоритм сборки этих значений. Обычно идёт или количество участий признака в разбиение на листья, или суммирование изменений информационного критерия при разбиении (что выглядит полезнее). В lightgbm, к примеру, можно это настроить через параметр «importance_type»: «split» — для первого варианта (стоит дефолтом), «gain» — для второго.
Information
Rating
Does not participate
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Пока всё очень сыро: для реального выхода в плюс нужно предсказывать победы лучше букмекеров (желательно с запасом) и учитывать предлагаемые коэффициенты, иначе за счёт вложенной маржи и периодических ошибок модели на матожидании будет хороший минус. Те же вилки дают большую уверенность в плюсе (который с определённой вероятностью не дадут вывести).
Но вообще, проект учебный, и я излишне докапываюсь. Ребят, вы — молодцы, удачи с развитием продукта!
Да уж, даже когда даже отмечаешь в резюме предпочтительным способом связи почту — всё равно постоянно звонят. Особенно раздражает в рабочее время, когда и так коммуникации с клиентом выше крыши.
Также постоянно происходит. Я работаю аналитиком данных с уклоном в ML и постоянно получаю приглашение на собеседованием в качестве системного аналитика, продуктового аналитика, аналитика bi и т.п. — там конечно есть общее слово, но профессии достаточно разнятся. Уважаемые эйчары, будьте пожалуйста более точны в поиске кандидатов: холодные звонки — дело статически оправданное, но кармы не добавляет)