作者ice80712 (我很有事)
看板DataScience
标题Re: [问题] 李宏毅老师ML课程作业评分
时间Fri Aug 10 02:55:09 2018
无法知道private与public。
设定private与public最主要的目的就是,
避免有人照着评分表去"调答案"。
如果今天有人可以根据评分表去调答案,
那麽他可以在public set得到更好的结果,
但就因为调答案是随机乱调的,
你可以在public set得到好的结果,
但是最後private set的结果根本不知道会如何,可能还变差了。
所以private与public是无法得知的,不然就很容易作弊了。
※ 引述《sarsman (DeNT15T♠)》之铭言:
: 问题类别:ML
: 问题内容:小弟是ML新手
: 最近在看李宏毅老师的ML课程影片,想以课程中的作业做练习
: 作业的评分方式是以上传data到Kaggle後的评分为准
: 但只有当期选课的学生才能上传并评分
: 而老师後来有释出解答data
: 想请问自行练习的话
: 有没有办法run出data後,以解答data算出Kaggle上的评分?
: 作业连结:https://ntumlta.github.io/2017fall-ml-hw1/
: 更新:刚发完文就找到评分方式了...
: 原来单纯是Root Mean Squared Error
: 不过请问有办法分出240笔资料中哪些是private/public吗QQ
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1F:推 sarsman: 懂了XD 08/10 03:29
2F:推 casey72017: 关键字:overfitting, cross-validation 08/10 21:52