저자의 방법의 핵심은 교차 검증을 사용하여 새로운 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 것입니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 대해 과도하게 학습되었다는 의미이며 테스트 데이터에 대해서도 과도하게 학습될 가능성이 높습니다.
저자의 방법은 다음과 같이 작동합니다:
학습 데이터에 대해 모델을 학습시킵니다.
모델을 테스트 데이터에 대해 테스트합니다.
모델을 다시 학습시키되, 일부 테스트 데이터가 추가된 학습 데이터에 대해 학습시킵니다.
나머지 테스트 데이터에 대해 모델을 다시 테스트합니다.
이 절차는 여러 번 반복되며 각 반복의 결과가 저장됩니다.
모든 반복의 결과를 바탕으로 모델의 과트레이닝 확률을 추정합니다.
저자의 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변화를 고려하기 때문에 홀드아웃과 같은 기존의 과적합 추정 방법보다 더 정확합니다. 홀드아웃 방법은 훈련 및 테스트 데이터만을 기반으로 과훈련을 추정하지만 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하지 않습니다.
저자의 방법은 모든 머신 러닝 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 주가를 예측하는 모델, 이미지를 분류하는 모델 또는 기타 모든 머신 러닝 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
옵션 2 ====================================
저자가 제안한 이 방법은 교차 검증을 사용하여 새로운 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 아이디어를 기반으로 합니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 대해 과도하게 학습되어 테스트 데이터에 대해 과도하게 학습될 가능성이 높다는 의미입니다.
과훈련 확률을 추정하기 위해 저자는 k-배 교차 검증이라는 교차 검증 방법을 사용합니다. k-배 교차 검증에서는 데이터를 k개의 동일한 부분으로 분할합니다. 그런 다음 데이터의 k-1 부분에 대해 모델을 학습시키고 나머지 데이터 부분을 테스트에 사용합니다. 이 프로세스를 k번 반복하고 k번의 테스트 결과를 결합하여 모델 정확도 추정치를 얻습니다.
모델 정확도 추정치가 얻어지면 작성자는 이를 사용하여 과트레이닝 확률을 추정합니다. 정확도 추정치의 분산을 계산하여 이를 수행합니다. 분산이 클수록 과트레이닝 확률이 높아집니다.
저자들은 이 방법이 홀드아웃과 같은 기존의 오버트레이닝 추정 방법보다 더 정확할 수 있음을 보여줍니다. 또한 이 방법을 사용하여 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여줍니다.
다음은 저자들이 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용하는 단계입니다:
데이터를 k개의 동일한 부분으로 나눕니다.
데이터의 k-1 부분에 대해 모델을 학습시키고 나머지 데이터는 테스트에 사용합니다.
이 프로세스는 k번 반복되며, k번의 테스트 결과를 합산하여 모델의 정확도 추정치를 얻습니다.
정확도 추정치의 분산이 계산됩니다.
정확도 추정치의 분산을 기반으로 과적합 확률을 추정합니다.
저자는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 등 다양한 머신 러닝 모델에 대한 과적합 확률을 추정하는 데 이 방법을 사용할 수 있음을 보여줍니다. 또한 이러한 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데도 이 방법을 사용할 수 있음을 보여줍니다.
전반적으로 저자들이 제안한 방법은 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 정확하고 유용한 도구입니다. 저자들의 방법은 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하고 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
옵션 3 =========================================
작성자의 방법은 교차 검증을 사용하여 새 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 아이디어를 기반으로 합니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 과적합하고 있으며 테스트 데이터에도 과적합할 가능성이 높다는 의미입니다.
저자들은 이 방법의 정확성을 입증하기 위해 주가 예측 작업에 적용했습니다. 저자들은 이 방법의 결과를 홀드아웃의 결과와 비교한 결과, 이 방법이 주가를 더 정확하게 예측한다는 것을 보여주었습니다.
또한 저자들은 이 방법을 사용하여 모델의 최상의 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여주었습니다. 이들은 주가를 예측하는 머신러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선정하는 데 이 방법을 사용했습니다. 그들은 그들의 방법이 더 높은 정확도를 가진 모델로 이어지는 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여주었습니다.
전반적으로 저자들은 오버트레이닝 확률을 추정하는 방법이 백테스팅에 정확하고 유용한 도구라는 것을 보여주었습니다. 저자들의 방법은 모델의 과훈련 확률을 추정하고 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
저자의 방법론에서 사용된 단계는 다음과 같습니다:
데이터를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나눕니다.
훈련 세트에서 모델을 훈련합니다.
검증 세트에서 모델을 평가합니다.
모델의 다른 하이퍼파라미터 값에 대해 2~3단계를 반복합니다.
유효성 검사 집합에서 가장 정확도가 높은 하이퍼파라미터 집합을 선택합니다.
유효성 검사 집합에서 모델을 추정합니다.
테스트 집합을 사용하여 모델이 과적합할 확률을 추정합니다.
저자의 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하기 때문에 홀드아웃과 같은 기존의 과적합 추정 방법보다 더 정확합니다. 홀드아웃 방법은 훈련 세트와 테스트 세트에 대해서만 모델을 추정합니다. 즉, 홀드아웃 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 설명할 수 없습니다.
저자의 방법은 모델의 최상의 하이퍼파라미터를 선택하는 데에도 사용할 수 있습니다. 홀드아웃 방법은 새 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하지 않기 때문에 최적의 모델 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 없습니다.
전반적으로 저자의 방법은 백테스팅에 정확하고 유용한 도구입니다. 저자의 방법은 모델 과적합 확률을 추정하고 최상의 모델 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
다음과 같을 수 있습니다.
음유시인은 VPS를 통해 작동하나요?
다음과 같을 수 있습니다.
내가 정보를 제공했기 때문에 그는 이미 알고 있고, 이전에 몰랐던 것을 즉석에서 배울 수 있습니다...이 지식을 제공 한 후 새 세션을로드했는데 그는 이미이 패키지에 대해 알고 있습니다)) 멋지다.
여러분, 우리는 잊거나 깨닫지 말아야 합니다....
어떤 종류의 로봇이든 실제 시장에 출시되면 일반 거래 시스템에 통합되고 그 순간부터 신호가 죽은 과거 데이터가 아닌 적응형 가격 알고리즘에 의해 만들어지기 때문에 그 행동은 시장에서 예측 가능하고 투명해집니다.
로봇이 돈을 줄 상황에 맞게 가격을 조정 / 모델링하는 것은 쉽습니다.
그리고 그것은 테스터보다 더 자주, 100 %의 시간이 될 것입니다.
MO로 얻은 잔액을 보세요 ;))))
반복적으로 위아래로.
나는 당신에게 똑바로 말할 것입니다-일반적인 배수구, 일명 테스터 성배.
이러한 TS는 실생활에서 결코 작동하지 않습니다.
내가 정보를 제공했기 때문에 그는 이미 알고 있고, 이전에 몰랐던 것을 즉석에서 배울 수 있습니다...이 지식을 제공 한 후 새 세션을로드했는데 그는 이미이 패키지에 대해 알고있었습니다 )) 멋지다.
funny
바드는 VPS에서 작동하나요?
VPN 예
우주선이 화성을 향해 우주를 가로질러 여행하고 있습니다.
광자 엔진이 우주선을 극한까지 가속하여 관성에 의해 이동하고 있습니다.
우주비행사가 우주선 위에 앉아 왼손에 깃발을 들고 있습니다.
오른손으로는 초당 5m의 가속도를 가진 직경 M40의 볼트를 던집니다.
질문. 볼트는 어떻게 되나요?
А. 볼트는 너트를 찾을 것입니다.
Б. 일정한 속도로 날아갈 것입니다.
В. 가속으로 날아갈 것입니다.
Г. 우주 비행사의 장갑에 달라 붙습니다.
Д. 화성에 가장 먼저 도착할 것입니다.
Е. 지구로 돌아갈 것입니다.
P.Z.
우주선의 도움으로 기계 작동법을 배우고 우주비행사를 조종하기 시작할 것인가?
농담
그는 지독하게 멍청하지만 다른 모델들과는 다르게 배우기 때문에 배우면 잔인할 것 같아요.
우주를 가로질러 화성을 향해 여행하는 우주선이 있습니다.
광자 엔진이 우주선을 극한까지 가속했고 관성에 의해 날아갑니다.
우주비행사가 우주선 위에 앉아 왼손에 깃발을 들고 있습니다.
오른손으로는 초당 5m의 가속도를 가진 직경 M40의 볼트를 던집니다.
질문. 볼트는 어떻게 되나요?
А. 너트를 찾을 것입니다.
Б. 일정한 속도로 날아갑니다.
В. 가속과 함께 날아갑니다.
Г. 우주 비행사의 장갑에 달라 붙습니다.
Д. 화성에 가장 먼저 날아갈 것입니다.
Е. 지구로 돌아올 것입니다.
P.Z.
우주선을 통해 기계 작동법을 배우고 우주 비행사를 제어하기 시작할 것입니까?
그는 멍청하지만 다른 모델들과는 다르게 배우죠. 그가 배우면 잔인할 거라고 생각해요.
프라도의 재교육에 관한 글 분석
http://csinvesting.org/wp-content/uploads/2015/02/The-Probability-of-Backtest-Overfitting-6.pdf
Bard:
저자의 방법의 핵심은 교차 검증을 사용하여 새로운 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 것입니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 대해 과도하게 학습되었다는 의미이며 테스트 데이터에 대해서도 과도하게 학습될 가능성이 높습니다.
저자의 방법은 다음과 같이 작동합니다:
저자의 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변화를 고려하기 때문에 홀드아웃과 같은 기존의 과적합 추정 방법보다 더 정확합니다. 홀드아웃 방법은 훈련 및 테스트 데이터만을 기반으로 과훈련을 추정하지만 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하지 않습니다.
저자의 방법은 모든 머신 러닝 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 주가를 예측하는 모델, 이미지를 분류하는 모델 또는 기타 모든 머신 러닝 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
옵션 2 ====================================
저자가 제안한 이 방법은 교차 검증을 사용하여 새로운 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 아이디어를 기반으로 합니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 대해 과도하게 학습되어 테스트 데이터에 대해 과도하게 학습될 가능성이 높다는 의미입니다.
과훈련 확률을 추정하기 위해 저자는 k-배 교차 검증이라는 교차 검증 방법을 사용합니다. k-배 교차 검증에서는 데이터를 k개의 동일한 부분으로 분할합니다. 그런 다음 데이터의 k-1 부분에 대해 모델을 학습시키고 나머지 데이터 부분을 테스트에 사용합니다. 이 프로세스를 k번 반복하고 k번의 테스트 결과를 결합하여 모델 정확도 추정치를 얻습니다.
모델 정확도 추정치가 얻어지면 작성자는 이를 사용하여 과트레이닝 확률을 추정합니다. 정확도 추정치의 분산을 계산하여 이를 수행합니다. 분산이 클수록 과트레이닝 확률이 높아집니다.
저자들은 이 방법이 홀드아웃과 같은 기존의 오버트레이닝 추정 방법보다 더 정확할 수 있음을 보여줍니다. 또한 이 방법을 사용하여 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여줍니다.
다음은 저자들이 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 사용하는 단계입니다:
저자는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 등 다양한 머신 러닝 모델에 대한 과적합 확률을 추정하는 데 이 방법을 사용할 수 있음을 보여줍니다. 또한 이러한 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데도 이 방법을 사용할 수 있음을 보여줍니다.
전반적으로 저자들이 제안한 방법은 오버트레이닝 확률을 추정하는 데 정확하고 유용한 도구입니다. 저자들의 방법은 모델의 오버트레이닝 확률을 추정하고 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
옵션 3 =========================================
작성자의 방법은 교차 검증을 사용하여 새 데이터가 추가될 때 모델이 얼마나 변화하는지 추정하는 아이디어를 기반으로 합니다. 모델이 많이 변경되면 학습 데이터에 과적합하고 있으며 테스트 데이터에도 과적합할 가능성이 높다는 의미입니다.
저자들은 이 방법의 정확성을 입증하기 위해 주가 예측 작업에 적용했습니다. 저자들은 이 방법의 결과를 홀드아웃의 결과와 비교한 결과, 이 방법이 주가를 더 정확하게 예측한다는 것을 보여주었습니다.
또한 저자들은 이 방법을 사용하여 모델의 최상의 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여주었습니다. 이들은 주가를 예측하는 머신러닝 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선정하는 데 이 방법을 사용했습니다. 그들은 그들의 방법이 더 높은 정확도를 가진 모델로 이어지는 하이퍼파라미터를 선택할 수 있음을 보여주었습니다.
전반적으로 저자들은 오버트레이닝 확률을 추정하는 방법이 백테스팅에 정확하고 유용한 도구라는 것을 보여주었습니다. 저자들의 방법은 모델의 과훈련 확률을 추정하고 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
저자의 방법론에서 사용된 단계는 다음과 같습니다:
저자의 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하기 때문에 홀드아웃과 같은 기존의 과적합 추정 방법보다 더 정확합니다. 홀드아웃 방법은 훈련 세트와 테스트 세트에 대해서만 모델을 추정합니다. 즉, 홀드아웃 방법은 새로운 데이터가 추가될 때 모델 변경을 설명할 수 없습니다.
저자의 방법은 모델의 최상의 하이퍼파라미터를 선택하는 데에도 사용할 수 있습니다. 홀드아웃 방법은 새 데이터가 추가될 때 모델 변경을 고려하지 않기 때문에 최적의 모델 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 없습니다.
전반적으로 저자의 방법은 백테스팅에 정확하고 유용한 도구입니다. 저자의 방법은 모델 과적합 확률을 추정하고 최상의 모델 하이퍼파라미터를 선택하는 데 사용할 수 있습니다.