推 jigfopsda: 看使用的情境 比賽的情況下可以先拿到 test data 我覺 05/27 16:04
→ jigfopsda: 得就可以用 05/27 16:04
推 kokolotl: 為了分數就合在一起處理 05/27 16:30
→ hit5180214: 不會 05/27 17:12
→ world1220: 非常謝謝大家回答 05/27 17:52
→ world1220: 想請問hit大大 為什麼這樣不會有偷看答案的問題呢？ 05/27 17:52
→ truehero: 這不是偷看答案，而是讓你的mean更合理 05/27 19:35
→ world1220: 謝謝truehero大大的回答。 05/27 21:27
→ world1220: 對於讓mean更加合理我想我可以理解。 05/27 21:27
→ world1220: 那另外想問 若是使用scale的動作時，也能夠將資料合併 05/27 21:27
→ world1220: 在一起同時scale嗎？因為我過去學到的是在scale時必須 05/27 21:27
→ world1220: 將資料拆分後再做這個動作。 05/27 21:27
推 st1009: 假設你今天在一家公司裡，你們蒐集了很多資料，這些資料你 05/28 09:16
→ st1009: 門僱用了工讀生label了20%，你希望得到剩下80%的label,那 05/28 09:18
→ st1009: 現在你對那些未知label的資料做你所說的處理合理嗎? 05/28 09:19
推 sxy67230: 就一起做scale啊，這是比賽，本來很多trick可以用就先 05/28 11:53
→ sxy67230: 用上，尤其是連測試資料一起做分析，最後在訓練train da 05/28 11:53
→ sxy67230: ta來預測test data，說白了就是讓特徵分佈的尺度縮限在 05/28 11:53
→ sxy67230: 一定範圍內而已。 05/28 11:53
→ world1220: 謝謝sxy大，所以在比賽時規則沒有明訂的前提下用盡身邊 05/28 13:40
→ world1220: 的資源以及手段去提高準確率是可以的。 05/28 13:40
→ world1220: 那小弟我好奇如果是在實務或是在嚴謹研究上呢？也能夠 05/28 13:40
→ world1220: 這麼做嗎？因為test data的定義不是只能拿來最後衡量模 05/28 13:40
→ world1220: 型的表現嗎？我們在建造model的時候是不能用到任何關於 05/28 13:40
→ world1220: test data的資訊的吧？ 05/28 13:40
推 aidansky0989: 我在info就補缺失值，mean用整體是比較準，只要訓練 05/28 14:56
→ aidansky0989: 時沒用到test就好 05/28 14:56
推 andy086: 我的經驗啦，基本上在實務上不可能只會有一組test data， 05/28 15:53
→ andy086: 通常會拆成train validation和test，而val是從train拆出 05/28 15:53
→ andy086: 來的，而test則是真實的未來資料。所以模型建立時要像你 05/28 15:53
→ andy086: 說的那樣處理並不是不可以，因為val就是從train當中切出 05/28 15:53
→ andy086: 來的一部分，但最後驗證一定會需要一筆從來沒看過的未來 05/28 15:53
→ andy086: 資料驗證才行 05/28 15:53
→ andy086: 如果只是針對比賽就像前幾樓所說的囉 05/28 15:54
→ yoyololicon: 比賽最後評分的那個才是test data 05/28 18:52
→ yoyololicon: 你拿不到的 05/28 18:52
推 andy086: 對欸我都忘記了，感謝樓上提醒，所以其實還是一樣的 05/28 19:23
→ world1220: 了解了 謝謝上面各位的幫忙～ 05/28 20:03