По-моему, в этом ключевая проблема, что интернет поделён на кусочки как земельные территории. Хотя, казалось бы, должен быть независимой территорией как международные воды.
В целом жаль, что такие статьи не доберутся до топа, а успешные доберутся.
У меня вот прошло 4 месяца. Вдали вижу, но есть гало, которое сильно мешает при чтении с близких экранов. Зрение вблизи откровенно хуже, чем было раньше. Буквы нечёткие, вокруг них ореол. Если слегка прикрыть глаза, то все размывается, но при этом становится понятно, что буквы могут быть действительно четкими и резкими, а не то, что я вижу в обычном положении.
Мне так же сказали, что они не очень понимают, что это такое, но должно пройти, ждите. Решил до года подождать и надеяться. Но если бы мне сказали, что зрение вблизи станет хуже я бы точно не стал делать.
По сути вы сказали "вот эта часть данных нам не нравится, поэтому мы её выкинем". Ок, это действительно странно, что результат зависит от явки, можно поверить экспертам, но потом вы сказали "а теперь заполним эти данные тем же, что в той части данных, что нам нравится".
Во-первых, это очень смелое предположение, что можно по четырем признакам предсказать результат выборов.
Во-вторых, эта модель не предсказывает количество вбросов. Для этого нет ни признаков, которые могут содержать подобную информацию, ни целевых значений, чтобы построить модель. Нет ни одного УИК, на котором известно, сколько было вброшено голосов -- нет задачи регрессии количества вброшенных голосов. У вас есть только предположительные УИК, на которых было 0 вбросов.
Вместо этого просто заменяете часть данных на среднее значение из близких УИК. Примерно такие результаты получились бы, если бы вы сказали "а вот теперь, когда мы выбрали данные, которые нам нравятся, предположим, по всей стране такие же результаты". И не нужно было никакие модели для этого обучать и создавать иллюзию искусственного интеллекта.
Даже при условии, что задача регрессии количества вбросов была заменена на регрессию количества голосов, это не серьезно делать по тем признакам, что есть, используя KNN.
Ну вы ведь придумали еще один маркдаун вместо того, чтобы найти себе удобный редактор или решить вопрос с переключением раскладки. Можно было бы сделать другую раскладку, чтобы символы были. Можно и ОС поменять, если так сложно язык переключить.
По-моему, в этом ключевая проблема, что интернет поделён на кусочки как земельные территории. Хотя, казалось бы, должен быть независимой территорией как международные воды.
В целом жаль, что такие статьи не доберутся до топа, а успешные доберутся.
У меня вот прошло 4 месяца. Вдали вижу, но есть гало, которое сильно мешает при чтении с близких экранов. Зрение вблизи откровенно хуже, чем было раньше. Буквы нечёткие, вокруг них ореол. Если слегка прикрыть глаза, то все размывается, но при этом становится понятно, что буквы могут быть действительно четкими и резкими, а не то, что я вижу в обычном положении.
Мне так же сказали, что они не очень понимают, что это такое, но должно пройти, ждите. Решил до года подождать и надеяться. Но если бы мне сказали, что зрение вблизи станет хуже я бы точно не стал делать.
По сути вы сказали "вот эта часть данных нам не нравится, поэтому мы её выкинем". Ок, это действительно странно, что результат зависит от явки, можно поверить экспертам, но потом вы сказали "а теперь заполним эти данные тем же, что в той части данных, что нам нравится".
Во-первых, это очень смелое предположение, что можно по четырем признакам предсказать результат выборов.
Во-вторых, эта модель не предсказывает количество вбросов. Для этого нет ни признаков, которые могут содержать подобную информацию, ни целевых значений, чтобы построить модель. Нет ни одного УИК, на котором известно, сколько было вброшено голосов -- нет задачи регрессии количества вброшенных голосов. У вас есть только предположительные УИК, на которых было 0 вбросов.
Вместо этого просто заменяете часть данных на среднее значение из близких УИК. Примерно такие результаты получились бы, если бы вы сказали "а вот теперь, когда мы выбрали данные, которые нам нравятся, предположим, по всей стране такие же результаты". И не нужно было никакие модели для этого обучать и создавать иллюзию искусственного интеллекта.
Даже при условии, что задача регрессии количества вбросов была заменена на регрессию количества голосов, это не серьезно делать по тем признакам, что есть, используя KNN.