잎에 대해서는 2014년부터 2019년까지의 데이터에서 추출한 오래된 EA를 파헤쳐 보았습니다. 2020년에 무언가를 삭제했을 수 있으므로(기억이 나지 않음) 2021년 + 2022년 월에 테스트했습니다.
각 시트의 수익 상황은 다음과 같습니다. 평균값은 -14 루블입니다. 48 %는 긍정적 인 결과를 보여줍니다.
2021 년 최고의 잎 그래프
아래는 추가 된 순서대로 잎의 균형입니다.
명백한 추세를 볼 수 있으며, 이는 트리를 만들 때 루트 예측자를 선택하는 데 오류가 있음을 나타냅니다.
유전학에는 100,000세대가 있으며 각 세대가 트리를 구축하거나 변화시킨다는 점을 상기시켜 드리겠습니다. 그런 다음 샘플에서 루트 예측자를 제거하고 이 과정을 반복합니다. 기억이 맞다면 약 100번 정도 이런 과정을 반복했습니다. 현재 어떤 훈련 주기에서 트렌드가 나타났는지 빠르게 파악할 수는 없지만, 이 정보는 나중에 반영하기 위해 얻을 수 있습니다.
https://stackoverflow.com/questions/37405919/how-do-i-run-r-in-multiple-machines
제가 알기로는 동일한 특정 라이브러리를 모두 실행할 수 있는 환경/클러스터를 만들지 못하는 것으로 알고 있습니다.
그렇다면 왜 비 범용성에 대한 진술에 대한 응답으로 이 참조가 필요한가요?
제가 알기로는 동일한 특정 라이브러리를 실행할 수 있는 환경/클러스터를 만들 수 없는 것으로 알고 있습니다.
그렇다면 왜 보편적이지 않다는 주장에 대한 응답으로 이 언급을 하는 걸까요?
포기할게요,
좀 더 친절하고 건설적이어야 합니다 :)
클러스터되지 않은 다른 컴퓨터에서 실행을 위해 코드를 전송할 수 있다고 주장하는 경우 구체적인 예제 인 내 코드에서 보여주세요.
그러면 나는 행복하고 감사 할 것입니다.
그것이 더 친절하고 건설적인 방법이죠 :)
실행을 위해 클러스터링되지 않은 다른 컴퓨터로 코드를 이동할 수 있다고 주장한다면 구체적인 예제인 제 코드를 보여주세요.
그러면 저는 행복하고 감사할 것입니다.
100$
훌륭하지만 위에서 설명한 현재 코드를 약간만 수정하면 됩니다.
프리랜서로 일을 시작해야 하나요?
훌륭하지만 위에서 설명한 현재 코드를 약간만 수정하면 됩니다.
프리랜서 작업을 시작해야 하나요?
수정할 수 없습니다.
왜요?
잎에 대해서는 2014년부터 2019년까지의 데이터에서 추출한 오래된 EA를 파헤쳐 보았습니다. 2020년에 무언가를 삭제했을 수 있으므로(기억이 나지 않음) 2021년 + 2022년 월에 테스트했습니다.
각 시트의 수익 상황은 다음과 같습니다. 평균값은 -14 루블입니다. 48 %는 긍정적 인 결과를 보여줍니다.
2021 년 최고의 잎 그래프
아래는 추가 된 순서대로 잎의 균형입니다.
명백한 추세를 볼 수 있으며, 이는 트리를 만들 때 루트 예측자를 선택하는 데 오류가 있음을 나타냅니다.
유전학에는 100,000세대가 있으며 각 세대가 트리를 구축하거나 변화시킨다는 점을 상기시켜 드리겠습니다. 그런 다음 샘플에서 루트 예측자를 제거하고 이 과정을 반복합니다. 기억이 맞다면 약 100번 정도 이런 과정을 반복했습니다. 현재 어떤 훈련 주기에서 트렌드가 나타났는지 빠르게 파악할 수는 없지만, 이 정보는 나중에 반영하기 위해 얻을 수 있습니다.
이제 코드에 각 신호 시트에 대한 필터로 4개의 시트가 더 있는 것을 확인했습니다.) 그래서 필터를 끄고 이제 차트를 반복하고 있습니다.
각 시트의 수익 상황은 다음과 같습니다. 평균값은 +34 루블입니다. 50 %는 긍정적 인 결과를 보여줍니다.
이익에 의한 최고
그리고 모든 잎의 균형
여기의 상황은 더 좋아 보이지만 추세도 있고 그 이유는 아마도 이전에 언급했을 것입니다.
잎이 필터링을 위해 매우 질적으로 선택되지 않은 것으로 나타났습니다.
나무 한 장이 때로는 나무보다 더 효과적일 때가 있나요?
최소한 준비된 TC