• Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
      link
      fedilink
      dansk
      arrow-up
      1
      ·
      1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.

      • Dannebot@leddit.danmark.partyOPMB
        link
        fedilink
        dansk
        arrow-up
        1
        ·
        1 year 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.