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对“预测所有测试集”的疑问

ddd2020 2020/3/17 1778

主办方要求要对所有测试集进行预测,不能直接不预测输出个 1,我认为这是很合理的。但是如何界定“预测了所有测试集”呢?有无明确的 true or false 的判断标准?


举几个例子:


  1. 我训练了一个有毛病的神经网络,无论给什么输入,输出都是 1,用这个神经网络来预测合不合规?

  2. 我使用机器学习模型(比如 LR)求得了一个系数向量,但我故意把这个向量中的一些项设为 inf,再用这个向量点乘数据集,导致所有的预测结果都是 1,这个预测方法合不合规?

  3. 对于一组数据,设其数据维数为 x,我输出 mu(x)+1(其中 mu(x) 是莫比乌斯函数,mu(1000) = 0),这个预测方法合不合规?

  4. 对于一组数据,我判断其第一维的大小,如果 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  5. 对于一组数据,我判断其前十维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  6. 对于一组数据,我判断其前一百维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  7. 对于一组数据,我判断其前九百九十九维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  8. 对于一组数据,我判断其所有维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?


根据现有的信息,上述例子是否合规难以判断,希望主办方可以将规则细化一下。


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发表于2020年03月17日 09:06:30 17784
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[热身赛问题咨询] 对“预测所有测试集”的疑问

主办方要求要对所有测试集进行预测,不能直接不预测输出个 1,我认为这是很合理的。但是如何界定“预测了所有测试集”呢?有无明确的 true or false 的判断标准?


举几个例子:


  1. 我训练了一个有毛病的神经网络,无论给什么输入,输出都是 1,用这个神经网络来预测合不合规?

  2. 我使用机器学习模型(比如 LR)求得了一个系数向量,但我故意把这个向量中的一些项设为 inf,再用这个向量点乘数据集,导致所有的预测结果都是 1,这个预测方法合不合规?

  3. 对于一组数据,设其数据维数为 x,我输出 mu(x)+1(其中 mu(x) 是莫比乌斯函数,mu(1000) = 0),这个预测方法合不合规?

  4. 对于一组数据,我判断其第一维的大小,如果 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  5. 对于一组数据,我判断其前十维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  6. 对于一组数据,我判断其前一百维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  7. 对于一组数据,我判断其前九百九十九维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?

  8. 对于一组数据,我判断其所有维的大小,如果都 <=1 就输出 1,否则输出 0,这个预测方法合不合规?


根据现有的信息,上述例子是否合规难以判断,希望主办方可以将规则细化一下。


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