Ali Ahmed55

السلام عليكم طيب انا هنا عاوز المشكله تكون انحدري (regression) فا ازي اخلي كل من الefs - efs_time كاهدف واحد ه؟

الا البيانات مش عبار عن نصوص البيانات عبار عن ارقم زي 1 - 0 - 2 كده و مش هينفع ان استخدم دول كده في النموذج عشان النموذج عاوز الارقم عبار عن Float

طيب ازي اقدر احديد دول بشكل دقيق ؟ انا عندي بيانات فئوي فا عاوز استخدم التقنيه دي عشان النموذج يتدريب بشكل صحيح ؟ فا انا هتسخدم الكلام ده في الميزات هل الازم كمان اعملو في الY ؟

السلام عليكم هو انا ازي اقدر استخدم الEmbeddings بستخدم torch ؟

شكر ااجدا لحضرتك

السلام عليكم هل يوجد شرح الDeepHIt بستخدم الTesnorFlow علي Github زي الPyTroch ؟

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

السلام عليكم هو لو استخدمات الOne-Hot Encoding في الكود ده بدل OrdinalEnocder عادي لو هيحصل مشكله في قيمه الNULL ؟ ده الكود def ordinalencoder_data(data): # Select the categorical columns (object type) from the dataframe categorical_cols = data.select_dtypes(include=['object']).columns # Create a mask to identify missing values (NaN) in the categorical columns mask = data[categorical_cols].isna() # Fill missing values with the string 'missing' to ensure no NaN values before encoding temp_data = data[categorical_cols].fillna('missing') # Initialize the OrdinalEncoder, which will convert categorical values to numerical labels oe = OrdinalEncoder() # Fit the encoder to the data and transform the categorical columns into numerical labels encoded_data = oe.fit_transform(temp_data) # Convert the encoded data to a DataFrame, keeping the original column names and specifying the dtype as 'Int64' encoded_series = pd.DataFrame(encoded_data, columns=categorical_cols, dtype='Int64') # Restore the missing values (NaN) in the original positions, using pd.NA to indicate missing values encoded_series[mask] = pd.NA # Update the original dataframe with the encoded columns while preserving the missing value positions data[categorical_cols] = encoded_series return data

هو اي ده لو سمحت

ايوه بس فيه بس البيانات الفئوي زي مثال عندي عمود الdiabetes او الdri_score الحاجات زي اتعمل معها ازي مش هينفع تكون Float ؟

السلام عليكم هو عشان استخدم ال PyTorch لبناء نموذج الازم يكون نوع البيانات float ؟

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم هو اي الافضل لبناء نموذج ال DeepHit مكتبه الTensorFlow والا PyTorch ؟

الف شكراا جدا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير بس انا كده مش محتاج ان اثبيتها المكتبه تاني في Notebook صح كده ؟

تمام , ولكن انا مطلوب مني من المسابقه ان اتنباء ودي نص كلام المسابقه test.csv - the test set; your task is to predict the value of efs for this data

وكمان انا اسف معليش بس ازي اثبيت مكتبه وبعد كده ادقدر اشتغل بيها من غير الانترنت علي Kaggle Notebook ؟

السلام عليكم هو انا ازي اقدر اوصل الي Dependency Manager علي Kaggle Notebook ؟

تمام جدا الف شكرااا جدا لحضرتك

السلام عليكم انا عند عمود الefs ود عبار عن efs,Event-free survival,Categorical,['Event' 'Censoring'] انا عاوز اتنباء بقيمه الefs عاوز تكون القيمه كده فا اسخدم sigmoid ؟ وكمان استخدم الTanh والا الrelu ؟ ID,prediction 28800,0.5 28801,1.2 28802,0.8 etc.

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

السلام عليكم هو انا اقدر اشغل الكود بلكامل علي Kaggle Notebook مش بس قطع قطع من الكود ؟

ايوه يعني في الكود الحضرتك عملو يكون ال perd_event يكون 0 او 1 والا من 0 الي 1 ؟

الا مش من الكود الان انا استخدم الGUP 4 اشغل عادي ولكن انا الاسف مش عارف جيب لحضرتك copy الخطاء الان بسخدم الkaggle Notebook هو ده --------------------------------------------------------------------------- NotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 2 1 # Training the Keras model with the specified data, epochs, batch size, and callbacks ----> 2 deep_hit_model.fit( 3 x_train_scaled, 4 {"time-output": y_time_train, "event-output": y_event_train}, 5 validation_data=(x_test_scaled, {"time-output": y_time_test, "event-output": y_event_test}), 6 epochs=50, 7 batch_size=128, 8 callbacks=[keras.callbacks.EarlyStopping(monitor="val_loss", patience=10, restore_best_weights=True)] 9 ) File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:122, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 119 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 120 # To get the full stack trace, call: 121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()` --> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 123 finally: 124 del filtered_tb File /usr/local/lib/python3.10/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py:53, in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 51 try: 52 ctx.ensure_initialized() ---> 53 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 54 inputs, attrs, num_outputs) 55 except core._NotOkStatusException as e: 56 if name is not None: NotFoundError: Graph execution error: Detected at node StatefulPartitionedCall defined at (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.10/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main File "/usr/local/lib/python3.10/runpy.py", line 86, in _run_code File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel_launcher.py", line 18, in <module> File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/traitlets/config/application.py", line 1075, in launch_instance File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelapp.py", line 737, in start File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/anyio/_core/_eventloop.py", line 74, in run File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 2303, in run File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 216, in run File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 636, in run_until_complete File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 603, in run_forever File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 1909, in _run_once File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/events.py", line 80, in _run File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 428, in process_shell File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 501, in process_shell_message File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/ipkernel.py", line 337, in execute_request File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 752, in execute_request File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/ipkernel.py", line 433, in do_execute File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/zmqshell.py", line 582, in run_cell File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3075, in run_cell File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3130, in _run_cell File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/async_helpers.py", line 128, in _pseudo_sync_runner File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3334, in run_cell_async File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3517, in run_ast_nodes File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3577, in run_code File "/tmp/ipykernel_10/1147730535.py", line 2, in <module> File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py", line 117, in error_handler File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py", line 371, in fit File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py", line 219, in function File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py", line 132, in multi_step_on_iterator could not find registered transfer manager for platform Host -- check target linkage [[{{node StatefulPartitionedCall}}]] [Op:__inference_multi_step_on_iterator_6647]

طيب انا استخدم ده بس حصلت مشكله في التدريب النموذج النموذج لم يتدرب

اه يعني الافضل ان اتنباء بقيمه الefs من خلال تقسم الefs_time الي فئات صح كده انا فهم كده صح ؟