AllenNeuralDynamics / AllenNeuralDynamics/lamf-analysis
Encoding models
オープン
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 1
- フォーク
- 2
- 平均マージ
- 5時間 28分
- マージ済み PR（30日）
- 2
説明
- [ ] 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)
コントリビューションガイド
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評価
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