Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce Gillesvdwiele
Gilles Vandewiele
Gilles Vandewiele
Gilles Vandewiele
@Gillesvdwiele

Tweets

Gilles Vandewiele

@Gillesvdwiele

SemWeb/ML PhD student @IDLabResearch, @UGent -- @imec_int || FWO Fellow || Decision support & knowledge management

Ghent, Belgium
gillesvandewiele.com
Vrijeme pridruživanja: studeni 2016.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
    • Prijavi Tweet

    Our paper "Overly Optimistic Prediction Results on Imbalanced Data: Flaws and Benefits of Applying Over-sampling" has been published on arXiv: https://arxiv.org/abs/2001.06296  What did we do? A thread... (1/6)

    01:46 - 20. sij 2020.
    • 117 proslijeđenih tweetova
    • 426 oznaka „sviđa mi se”
    • Jeff Sternberg Adam Hockenberry Cheng Soon Ong Pepe Berba sourav kumar Quan Tran Karthik A Sankararaman 🇮🇳🇺🇸 Data Elixir Adrian Howard
    13 replies 117 proslijeđenih tweetova 426 korisnika označava da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
        • Prijavi Tweet

        While preterm birth is still the leading cause of death among young children, we noticed a large number (24!) of studies reporting near-perfect results on a public dataset when estimating the risk of preterm birth for a patient. (2/6)

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 11 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
        • Prijavi Tweet

        At first, we were unable to reproduce their results until we noticed that a large number of these studies had one thing in common: they used over-sampling to mitigate the imbalance in the data (more term than preterm cases). (3/6)

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 21 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
        • Prijavi Tweet

        After discovering this, we were able to reproduce their results, but only when making a fundamental methodological flaw: applying over-sampling before partitioning data into training and testing set. (4/6)

        4 proslijeđena tweeta 53 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
        • Prijavi Tweet

        In this work, we highlight why applying over-sampling before data partitioning results in overly optimistic results and reproduce the results of all studies we suspected of making that mistake. Moreover, we study the impact of over-sampling, when applied correctly. (5/6)

        1 reply 5 proslijeđenih tweetova 30 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 20. sij
        • Prijavi Tweet

        This work has been a significant combined effort of a great number of people: @isa_belle_idh @fongenae @svhoecke @thomeestr @fdeturck @svhoecke @lusterck and more. @uzgent @imec_int @IDLabResearch If you have any questions, please get in touch with us! (6/6)

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 31 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. Kraj razgovora
      1. Novi razgovor
      2. Andreas Mueller‏ @amuellerml 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @Gillesvdwiele

        Hmmm what tools are they using? And why are they not using imbalanced-learn? (I assume they might not be using python but I'm sure R has similar tools). There is good reasons to use well-tested tools.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 6 korisnika označava da im se sviđa
      3. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @amuellerml

        Well another commonality they all had is that they didn't provide the code (I wonder why...). Nevertheless, even with imbalanced-learn you can easily make that mistake: X, y = http://smote.fit _sample(X, y) for train_ix, test_ix in KFold().split(X, y): ....

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
      4. Još 6 drugih odgovora
      1. Novi razgovor
      2. Dieter De Witte‏ @drdwitte 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @Gillesvdwiele

        This is metascience, and there is a lot of ground to cover. All research should be reproducible! Great work!!

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
      3. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @drdwitte

        Thanks Dieter! Indeed, ideally all research is reproducible, but this is often hard when using sensitive medical data. But in this case, the dataset was public. Policy in these cases should be: no corresponding code = desk reject

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      4. Još 5 drugih odgovora
      1. Novi razgovor
      2. Leonid Boytsov‏ @srchvrs 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @Gillesvdwiele

        People oversample test set? 🙀

        0 proslijeđenih tweetova 16 korisnika označava da im se sviđa
      3. Gilles Vandewiele‏ @Gillesvdwiele 21. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisniku/ci @srchvrs

        Yes... But indirectly by oversampling the entire dataset and then sampling a test set from it. It is quite shocking indeed!

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 15 korisnika označava da im se sviđa
      4. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima