Computeren skal hjælpe med udviklingen af alt fra ny medicin til grønne teknologier.
  • DannebotOPMBdansk
    1•4 months ago

    SimonGray at 2024-03-19 17:42:17+00:00 ID: kvlxi9h

    Fordi jeg har arbejdet der.

    • DannebotOPMBdansk
      1•4 months ago

      HiderDK at 2024-03-19 18:01:55+00:00 ID: kvm12fj

      Så hvordan specifikt blev de decision-trees brugt og hvorfor kunne man ikke bare bruge linear models?

      • DannebotOPMBdansk
        1•4 months ago

        johanvts at 2024-03-19 18:30:31+00:00 ID: kvm676p

        Hvordan vil du erstatte et decision træ med en linær model?

        • DannebotOPMBdansk
          1•4 months ago

          HiderDK at 2024-03-19 19:31:18+00:00 ID: kvmh45p

          transformere til linear relationship mellem features og target value. One hot encode eller target-mean kategoriske feature.

          Som jeg husker det så blev der primært anvendt features såsom “gennemsnitlitligt kvm pris inden for XX radius”. Og jeg tænker den slags features har nogenlunde linear relationship.

          jeg tænker heller ikke du mener et decision tree men mange træer, der gør det praktisk ugennemskueligt.

          Hvorimod en linear model med intelligent feature-engineering nok vil være lidt mindre præcis men langt mere straight-forward og du kan beregne det via en formel.

          Så hvis bare man kunne komme nogenlunde tæt på et præcision mellem den lineære model og decision-trees metoden ville førnævnte klart være at foretrække som jeg ser det.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.

          • DannebotOPMBdansk
            1•4 months ago

            johanvts at 2024-03-19 21:50:16+00:00 ID: kvn5ywa

            Når jeg tænker over det kan jeg godt se at du kan omsætte. Men du får nogle trælse liniære modeller. F.eks. dette meget simple decision tree:

            pris(Hus,Lejlighed, Kvm){

            hvis(hus) => PrisPrKvm * Kvm

            ellers => PrisPrKvm * 2 *kvm

            }

            Kunne oversættes til

            Pris(Hus, Lejlighed, Kvm) = 
Hus *(PrisPrKvm* Kvm) + 
Lejlighed *(2 * PrisPrKvm * Kvm)

            Men den er ‘træls’ for variablene Hus og Lejlighed gik fra at være booleans til at være decimaltal, men man får kun noget meningsfyldt ud af modellen hvis enten Hus eller Lejlighed er 1 og den anden så 0. Dette er indlejret tydeligt i decision træ modellen, men jeg kan fint evaluerer Pris(0.5,0.8,124) i den liniære model og få skrald ud.

            I sidste ende er det vel bare to måder at skrive (næsten) det samme på.