트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1164

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알렉세이 비아즈미킨 :

나는 catboost로 고통 받고 있습니다. 분류를 위해 이 목록 에서 모델을 선택하는 데 사용하는 가장 좋은 메트릭이 무엇인지 이해할 수 없습니다.

나 자신을 위해, 나는 여전히 % Correct from all *% From target 1과 같은 공식의 흥미로운 버전을 보았지만 거기에는 유사한 것이 보이지 않습니다.

정확성

 
막심 드미트리예프스키 :

정확성

예를 들어 나처럼 1과 0의 수가 같지 않으면 작동하지 않습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

예를 들어 나처럼 1과 0의 수가 같지 않으면 작동하지 않습니다.

균형 잡힌 정확도

 
막심 드미트리예프스키 :

예, 지옥은 어떻게 든 알고 있습니다 .. 어떻게 든 :) 글쎄, 모델 선택을위한 기준이 있습니다 - 적어도이 최소값, MGUA, 다시 한 번, 나는 읽을 것을 권장합니다

저것들. 귀하의 언어로 - 다양한 지표에서 최고의 지표를 선택하십시오 .. 이미 무언가 :)

나는 아직 MGUA에 도달하지 못했습니다. 나는 수학의 정글로 돌아갈 때까지 많이 읽었습니다.

지표에 대해 - 좋은 생각입니다! 그러나 다른 측면에서 볼 필요가 있습니다 ... 예를 시각화하거나 학습 과정을 시각화해야합니다

 
막심 드미트리예프스키 :

균형 잡힌 정확도

설정이 무엇인지, 계수가 무엇인지, 올바르게 적용하는 방법을 잘 모르겠습니다.

 
이고르 마카누 :

나는 아직 MGUA에 도달하지 못했습니다. 나는 수학의 정글로 돌아갈 때까지 많이 읽었습니다.

지표에 대해 - 좋은 생각입니다! 그러나 다른 측면에서 볼 필요가 있습니다 ... 예를 시각화하거나 학습 과정을 시각화해야합니다

이것은 Roffield가 여기에서 한 일입니다. .. 숲을 지표로 시각화한 것 같습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

설정이 무엇인지, 계수가 무엇인지, 올바르게 적용하는 방법을 잘 모르겠습니다.

나는 x, 나는 그것을 사용하지 않았다)) 어쩌면 더 간단합니까? AdaBoost 또는 LightGBM .. 기본적으로 모두 동일합니다. 부스팅 그와 아프리카 부스팅

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 x, 나는 그것을 사용하지 않았다)) 어쩌면 더 간단합니까? AdaBoost 또는 LightGBM.. 본질적으로 모두 동일합니다.

내가 아는 한, 그들은 명령줄에서 실행할 수 있는 기능이 없습니다. 거기에 python 또는 R을 설치해야 합니다. 저에게는 어렵습니다... 그리고 그것은 미터법에 관한 것입니다. 이것이 표준 가중치라고 생각했습니다. 모델 생성 패키지에 의존하지 않습니다 ...

 
알렉세이 비아즈미킨 :

내가 아는 한, 그들은 명령줄에서 실행할 수 있는 기능이 없습니다. 거기에 python 또는 R을 설치해야 합니다. 저에게는 어렵습니다... 그리고 그것은 미터법에 관한 것입니다. 이것이 표준 가중치라고 생각했습니다. 모델 생성 패키지에 의존하지 않습니다 ...

음, 메트릭은 올바르게 추측된 0의 수를 총 0의 수로 나눈 것입니다. 단위에 대해 동일한 다음 총액에 0.5를 곱한 값

가중 메트릭을 얻습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

음, 메트릭은 올바르게 추측된 0의 수를 총 0의 수로 나눈 것입니다. 0.5를 곱한 단위에 대해 동일

가중 메트릭을 얻습니다.

체중 이동 요인은 어떻습니까? 예를 들어, 1이 더 중요하면 가중치가 더 크거나 무엇입니까?

1...115711581159116011611162116311641165116611671168116911701171...3399
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