Од-Шифт Слиппэйдж в рейтингах One-vs-Rest: Dignosing and Reduction Retweening - Indeded Top K
arXiv: 26009.13810v1 Annualce Type: recred Brief: One-vs-rest rainers, показывающие каждому пользователю верхний курс на много редких ярлыков обычно противодействует дисбалансу с пометкой положительного веса класса в масштабе_посс=$ = n _/n_+ долл. Идентификация Элкана говорит о таком изменении веса log-edd $j$ на $ln w_j долл., так что модель рейтинг по взвешенным ставкам вместо маргинального значения, которое является Bayes-optimal для точности@K$, и предлагает предотвратить смещение после этого; то, что конечный ученик делает с весом в тысячах, а затем ремонт работает, не было измерено. Мы называем разрыв между обещанной и реализованным смещением сдвига, перепада и измеряем его на соответствующих парах моделей LightGBM и MLP, которые отличаются только весами. На Сантандере вес берет MAP@7 с 0,808 до 0,117; для удушенных пар идеальное изменение шансов составляет 23% от этой потери (32% на Instacart, 98% для пары MLP в тех же строках), а остальная часть - проигрыш. Мы доказываем, что ускоритель, чьи шаги листа были оштрафованы на $c
