实战 Kaggle 比赛：预测房价

[Zhang_Kin]

我也想问这个问题，而是明明按特征量来说，其实图片的数据更大才对，不知道为什么这个dummies后的数据量 shape没多少 但是量是真的大

[Zhang_Kin]

后面我发现问题了：https://blog.csdn.net/qq_39537898/article/details/122096996

主要是其他的types也有很多

[william-lbn]

训练提交kaggle成功，为什么我本地pycharm 出不来这个图呢 ？ debug代码也看到执行到这段逻辑了

[LuYuanGao1017]

你好这个问题解决了吗 我也遇到了一样的问题。。。

[LuYuanGao1017]

我的好了加了个plt.show()

[d2l-Commentor]

你这是过拟合了😂 .。。。。。。。。。。。。。。。

[JamRoronoa]

预测问题在训练时还是使用最小均方误差作为损失函数，定义的log_rmse只是用来比较不同模型的好坏

[JamRoronoa]

可能是4g的笔记本后来自己加了一根8g的内存条吧。。。

[chi-sq]

大佬们，这里是图片显示的错误吗？ 【STIXGeneral】字体找不到？ 请问有没有和我遇到同样的问题的，怎么解决呢？

[Demrry]

没有找到如何提交到kaggle上，我好菜啊

[CrazyTianC]

我觉得是log rmse里面会对数据做截断，没法求导。

[lowthetown]

请问权值初始化在哪儿呢
是在哪一步集成了吗？

[zhangkai]

用稀疏矩阵就可了11111111111111111111111

[ZMC1993]

我这边调出的最好结果了。。kaggle注册不了

[veikey_wang]

跟之前准确率一样,只是方便人的观察,训练还是用之前的

[Abaraham]

net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features,1)) # 线性层会自动初始化权重w和b

[lzn112]

折1，训练log rmsenan, 验证log rmsenan
折2，训练log rmsenan, 验证log rmsenan
折3，训练log rmsenan, 验证log rmsenan
折4，训练log rmsenan, 验证log rmsenan
折5，训练log rmsenan, 验证log rmsenan
5-折验证: 平均训练log rmse: nan, 平均验证log rmse: nan

这是梯度消失了嘛，为什么我的参数都一样，我会一直梯度消失。该怎么调呢

[crying_cat]

感觉应该是梯度爆炸了，示例代码中的lr设置的是5，我不知道为什么设这么大的lr，调小点可能会好一些

[LIx]

TypeError: linear(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not NoneType
不知道为啥我这里的None不能当作tensor进行运算，train_and_pred里面的train会报错，实测把None改为同等形状的空tensor就可以了
train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels,None, None,
num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
# train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels,torch.empty(train_features.shape), torch.empty(train_labels.shape),
# num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)

[ctaking]

在把非数值型数据转化成独热编码时，可以换成在每一列用一个数字代表一类，比如该列有三类“红”，“黄”，“蓝”，“红”用1表示，“黄”用2表示，“蓝”用3表示？