AllenNeuralDynamics / AllenNeuralDynamics/lamf-analysis
Encoding models
Offen
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 1
- Forks
- 2
- Ø Merge
- 5 Std. 28 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 2
Beschreibung
- [ ] Test/compare boosting vs GLM
- [ ] XGBoost / LightGBM, processing time stats and comparison: To decide if either can be used practically.
- If boosting can be used within reasonable time, then use them to quantify encoding and for feature engineering
- If they cannot be used, then focus on refining GLM and feature engineering using a priority knowledge (best guess)
- Data: Using Visual Behavior dataset (+ previous GAD2-cre GLM fitting results)
Beitragsleitfaden
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