트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2054

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막심 드미트리예프스키 :

올바른 결과는 무엇입니까? 이것은 다른 데이터 세트에 대한 오류입니다.

시계열이 아니라 레이블이 샘플링됩니다. 동영상 보기

라벨은 무엇에 부착되어 있습니까? )))

질문 하나만! 샘플링한 다음 기차와 테스트로 나눕니까??

혹은 그 반대로도 ?

 
막심 드미트리예프스키 :

배우는 데 너무 오래 걸리는 알고리즘은 사용할 수 없습니다 .. 그래서 회색으로 변할 수 있습니다


이제 계수를 높이려고 합니다. 더 빨라야 하지만 재교육을 받을 기회가 있습니다.

 
알렉산더 알렉세비치 :

시계열을 예측하기 위해 네트워크를 훈련하고 있다는 것을 정확히 이해하고 있습니까?

예, 가능한 한 많이)) 이것은 네트워크가 아닙니다! 켜다))

 
알렉산더 알렉세비치 :

내가 알기로는 아쿠라시는 예측의 정확성인가? 그리고 로고로스? 테스트에 대한 교육이 없어야 하고 통과 횟수에 관계없이 오류가 동일해야 합니까? 글쎄, 또는 적어도 -+이지만 감소해서는 안됩니다.

정확도, 로그 손실은 교차 엔트로피이며 모든 분류기는 이에 대해 훈련됩니다. 그런 다음 정확도가 측정되고 기차 및 테스트에 대한 각 반복마다 표시됩니다.

물론 기차에서만 훈련
 
mytarmailS :

라벨은 무엇에 부착되어 있습니까? )))

질문 하나만! 샘플링한 다음 기차와 테스트로 나눕니까??

혹은 그 반대로도 ?

먼저 샘플링한 다음 분할합니다.

그 반대의 경우도 가능하며 결과는 동일합니다. 무작위 샘플링

이전에 인용된 f-yu, 아무도 응답하지 않음

 
알렉산더 알렉세비치 :

시계열을 예측하기 위해 네트워크를 훈련하고 있다는 것을 정확히 이해하고 있습니까?

분류, 신호 1-0

 
mytarmailS :

예, 가능한 한 많이)) 이것은 네트워크가 아닙니다! 켜다))

네, 여기 온지 오래되지 않았습니다)))), 글을 다시 읽기 시작하려고 시도했지만 오랜 시간입니다)))) 홍수가 많이 발생합니다. 모든 메시지의 5 %가 유용한 정보입니다. ) 최근에는 훨씬 더 많을 수 있지만

 
여전히 범람하고 있지만 모델을 구문 분석하고 MT 테스터에서 봇을 관찰해야 합니다.
 
알렉산더 알렉세비치 :

이제 계수를 높이려고 합니다. 더 빨라야 하지만 재교육을 받을 기회가 있습니다.

재교육은 어떤 경우에도 조기 중단 없이 이루어집니다.

 
시계열 예측을 시도 했습니까?
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