Всегда не любил эту фразу «Хороший код не нуждается в комментариях»
Возможно это и так, но почему то большенство ее воспринимают так «Если я не пишу комментарии значит мой код хороший»
Каждый школьник считает себя гуру и поэтому не пишет комментарии, а потом за ними фиг разберёшься.
Так что гуру пишите пожалуйста комменты, что бы школьники повторяли за вами )
А ещё комментарии позволяют:
1) не разбираться в коде, даже если он красивый и легкий, а по одному предложению понять для чего этот метод нужен и просто его использовать
2) понять что должен делать метод, потому что метод может работать не правильно(вспомним школьников). А как по коду понять что бизнес логика не правильная?
Пробовал все. RandomForestRegressor сильно переобучался на столь маленьком количестве данных. Сначала использовал 500 деревьев, но потом, опытным путем определил что 80 давали лучший результат. Тем не менее они проигрывали ExtraTreeRegressor по данным кросс-валидации. К предсказаниям по зашумленным данным прибавлялась модель деревьев, для остальных среднее из 3х линейных моделей и полинома;
Пробовал все линейные модели которые были в библиотеке scikit-learn, в разных сочетаниях и комбинациях; Тут особо нет смысла разделять если используем линейную модель. Если например TheilSen и RANSAC будут хороши для зашумленных данных, то для линейных они точно будут хорошими. Поэтому обращал внимание только на вторую группу(зашумленные данные);
Для первой группы среднее от 4 моделй, для второй, тоже среднее, но с одним условием, если ExtraTreeRegressor предсказывал меньшее время чем среднее этих 4х моделей, то бралось среднее 5 моделей(где 5я это ExtraTreeRegressor), если больше, то так и оставалось среднее 4х моделей(я об этом выше писал).
Не совсем понятен вопрос. Третьим параметром в LinearRegression можно передать вес. Вес считался по формуле 1/pow(Y,3.1);
По поводу кода, хорошо, немного позже выложу сюда код.
Все можно накрутить.
Можно взять гугловский ID пользователя, и посылать от его имени различные эвенты пост запросом с сервера. И гугл будет эти данные учитывать как реальная сессия этого человека.
Я так отслеживал в гугл аналитике информацию по заказам. В отложенном режиме посылал событие о смене статусов заказов, и потом в аналитике мог посмотреть статистику в срезе статусов.
Идея программы взята из какого то курса, какого то колледжа.
Смысл в том, что бы не смотреть на клавиатуру когда не помнишь где находится нужная клавиша.
Они в колледже рисовали клавиатуру на картонках и ставили рядом с монитором, а кнопки самой клавиатуры заклеивали.
Отличие от тренажеров в том, что можно практиковать на работе не сильно вредя продуктивности, то есть работать и обучаться одновременно, а не тратить N свободного времени на практику на тренажере.
Возможно они занижают первоначальную ставку, но не потому что жадные, а потому что хотят посмотреть на ваши приоритеты.
Если вы работаете только ради денег, вероятно вы им не подходите.
Если вы на начальном этапе готовы получать меньше рынка, ради участия в интересных проектах и опыта, то это много о вас говорит.
Возможно это и так, но почему то большенство ее воспринимают так «Если я не пишу комментарии значит мой код хороший»
Каждый школьник считает себя гуру и поэтому не пишет комментарии, а потом за ними фиг разберёшься.
Так что гуру пишите пожалуйста комменты, что бы школьники повторяли за вами )
А ещё комментарии позволяют:
1) не разбираться в коде, даже если он красивый и легкий, а по одному предложению понять для чего этот метод нужен и просто его использовать
2) понять что должен делать метод, потому что метод может работать не правильно(вспомним школьников). А как по коду понять что бизнес логика не правильная?
Наличие сторонних плагинов, встроенный клиент работы с БД и вообще много крутых фитч.
Но одна фитча которой пользуюсь не часто, но каждый раз когда пользуюсь очень благодарен за нее, это "Local History" ни один раз меня выручала )
По поводу кода, хорошо, немного позже выложу сюда код.
Можно взять гугловский ID пользователя, и посылать от его имени различные эвенты пост запросом с сервера. И гугл будет эти данные учитывать как реальная сессия этого человека.
Я так отслеживал в гугл аналитике информацию по заказам. В отложенном режиме посылал событие о смене статусов заказов, и потом в аналитике мог посмотреть статистику в срезе статусов.
Смысл в том, что бы не смотреть на клавиатуру когда не помнишь где находится нужная клавиша.
Они в колледже рисовали клавиатуру на картонках и ставили рядом с монитором, а кнопки самой клавиатуры заклеивали.
Отличие от тренажеров в том, что можно практиковать на работе не сильно вредя продуктивности, то есть работать и обучаться одновременно, а не тратить N свободного времени на практику на тренажере.
Но данных, для каких-либо серьезных выводов, по моему маловато.
Если вы работаете только ради денег, вероятно вы им не подходите.
Если вы на начальном этапе готовы получать меньше рынка, ради участия в интересных проектах и опыта, то это много о вас говорит.
Я бы на их месте, так и поступал.