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RSS订阅原创 如何解决测试集中出现新特征值问题
问题描述train set:feature 1： feature space： [a, b, c]test set :datax: feature 1 == d在科研环境中，大家一般是将已有的数据集划分为 训练集，验证集，测试集，在对离散特征进行one-hot编码处理时，一般是在全量数据上进行（这有那么点违反train test unseen 的原则）。此类问题发生在实际工程任务上，如果不进行一定的处理，模型则无法覆盖测试数据上产生的新特征值，从而导致预测失败解决方案方案1：skle
2022-03-23 11:10:04
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原创 【Google Paper】对比学习用于解决推荐系统长尾问题
主要分享 《self-supervised learning for large-scale item recommendations》如何采用对比学习解决推荐长尾问题
2021-12-10 18:49:36
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空空如也
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