Aktywne Wpisy
Kantar +78
Rozmowy o dzietności sprawiają, że mam wrażenie, że żyję w jakieś alternatywnej rzeczywistości lub otoczony przez idiotów.
Kiedy ludzie wbiją sobie do głowy to, że czynniki mieszkaniowe/aborcja mają znaczenie, ale głównym czynnikiem jest po prostu bogacenie się i rozwój.
Im ludzie mają więcej ciekawych rzeczy do roboty, planów, pasji, lepsze warunki życia i komfort tym dzieci robi się mniej.
To najbiedniejsze kraje przodują w liczbie urodzeń.
Nawet na przykładzie pojedynczego państwa to
Kiedy ludzie wbiją sobie do głowy to, że czynniki mieszkaniowe/aborcja mają znaczenie, ale głównym czynnikiem jest po prostu bogacenie się i rozwój.
Im ludzie mają więcej ciekawych rzeczy do roboty, planów, pasji, lepsze warunki życia i komfort tym dzieci robi się mniej.
To najbiedniejsze kraje przodują w liczbie urodzeń.
Nawet na przykładzie pojedynczego państwa to
źródło: Screenshot 2024-01-31 215024
Pobierz
Bangos +94
Wygląda na to, że i tak nie opłaca się pracować dla tych którzy wierzą w emerytury ponieważ nikt na te emerytury i tak nie będzie pracować ( ͡°( ͡° ͜ʖ( ͡° ͜ʖ ͡°)ʖ ͡°) ͡°) już teraz przewiduje się, że w 2045 roku emerytura to będzie około 25% ostatniej wypłaty
Iść sobie na socjal i spokój boszy, a
Iść sobie na socjal i spokój boszy, a
źródło: obraz_2024-01-31_203121379
Pobierz
Aktywne Znaleziska
o ile na totalu odchylenie wychodzi nieźle to jak wchodzę w szczegóły to widze że na poszczególnych zwierzętach błąd jest niedopuszczalnie duży np. słoń czy wieloryb dostaje prognozę o połowę za małą, za to jakieś króliki które jedzą pół kilo - dostają np. prognoze że zeżrą 2 kg
głównie zależy mi żeby poprawić trafność u tych wielkich zwierzaków - macie jakiś pomysł jakim algo się za to zabrać?
#datascience #machinelearning
1) osobne modele dla nich
2) dodać przemnożenie przez jakiś współczynnik dla tych grup, np. dla dużych model x 0.5
Albo sprobowac regresje logistyczna?