Ali Ahmed55

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

السلام عليكم هو عمود زي الID ده امسحو عادي من الميزات الهيتدريب عليها النموذج صح كده ؟

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 ؟