코어셋을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 가장 많이 사용되는 몇 가지 방법입니다:
무작위 하위 집합: 원본 데이터 집합에서 임의의 포인트 하위 집합을 선택하기만 하면 됩니다. 이 방법은 코어셋을 얻는 가장 쉬운 방법이지만 항상 최상의 품질을 제공하는 것은 아닙니다.
참조 포인트: 원본 데이터 집합에서 머신 러닝 알고리즘의 예측에 큰 영향을 미치는 포인트를 선택합니다 . 이 방법은 무작위 하위 집합보다 코어셋을 얻는 데 더 효율적인 방법이지만 더 복잡할 수 있습니다.
클러스터링: 유사성에 따라 원본 데이터 집합의 포인트를 그룹화합니다 . 각 그룹에서 하나의 포인트를 코어셋으로 선택합니다. 이 방법은 원본 데이터 집합을 잘 나타내는 코어셋을 얻는 효율적인 방법이지만 더 복잡할 수 있습니다.
혈도 커널: 혈도 커널을 사용하여 소스 데이터 집합에서 포인트를 선택합니다 . 이것은 머신 러닝 알고리즘의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있는 코어셋을 얻는 강력한 방법입니다.
확장된 무작위 하위 집합: 이 방법은 원본 데이터 세트에서 무작위 포인트를 선택하지만, 머신 러닝 알고리즘의 예측에 큰 영향을 미치는 포인트를 더 높은 확률로 선택합니다. 이는 좋은 품질을 제공하고 다양한 머신 러닝 작업에 사용할 수 있는 코어셋을 얻는 효율적인 방법입니다.
모든 머신 러닝 작업에 적합한 코어셋을 얻는 보편적인 방법은 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 코어셋을 얻는 방법의 선택은 특정 작업과 사용 가능한 컴퓨팅 리소스에 따라 달라집니다.
당신은 정말 짜증나네요, 전문가! 저는 잘 모르겠지만, 여러분은 알잖아요 - 시장을 보세요!
주변 세상에 대한 고통스러운 인식과 패키지에 대한 거룩한 믿음 외에 남은 것이 있습니까, 아니면 돼지 저금통이 고갈 되었습니까? )
매일 당신이 아무것도 모르는 패키지에 대해 읽습니다.
아니면 성촉절인가요?이제 무작위 데이터에서 패턴을 찾으려는 이 장대한 노력을 끝내야 할 때입니다.
그래요.
아니면 관성적인 사고를 멈추고 결과를 냉정하게 살펴볼 때입니다.
코르셋을 통한 학습의 결과는 종종 나쁘지 않습니다.
10 년에서 21 년까지 코르셋은 30 %의 일부로 발견되었으며 (이 사이트의 무작위 기록의 30 %가 학습에 참여했습니다), 다른 해는 일반적으로 순수한 OOS입니다.
터미널에서는 다음과 같습니다.
코어셋을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 가장 많이 사용되는 몇 가지 방법입니다:
모든 머신 러닝 작업에 적합한 코어셋을 얻는 보편적인 방법은 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 코어셋을 얻는 방법의 선택은 특정 작업과 사용 가능한 컴퓨팅 리소스에 따라 달라집니다.
*Bard
코르셋을 통한 학습의 결과는 종종 나쁘지 않습니다.
10 년에서 21 년까지 코르셋은 30 % (이 사이트의 무작위 기록의 30 %가 학습에 참여함)의 일부로 발견되었으며 나머지 년은 일반적으로 순수한 OOS입니다.
터미널에서는 다음과 같습니다.
글쎄, 6 개월에서 1 년 동안 지속되는 인출 기간도 있습니다. 그럴 준비가 되셨나요? 특히 실제 출시와 동시에 드로다운이 시작된다면요?
6개월에서 1년까지 지속되는 인출 기간도 있습니다. 그럴 준비가 되셨나요? 특히 실제로 시작하자마자 자금 감소가 시작된다면요?
보통 다각화합니다.
가장 큰 회복 요인을 창출 할 상품 포트폴리오를 만들기 만하면됩니다.이 플롯은 다른 상품에서도 수익을 낼 수 있습니다. 그리고 그들 모두의 일반적인 추세가 제시된 차트와 동일하다면 투자 안정성이 보장됩니다.
6개월에서 1년까지 지속되는 인출 기간도 있습니다. 그럴 준비가 되셨나요? 특히 실제로 시작하자마자 자금 감소가 시작된다면요?
저는 아직 20년에 베팅할 준비가 되지 않았어요 :) 이것은 사례 연구에 가깝습니다.
저는 10 년의 교육 - 1 년의 OOS, 괜찮습니다.
그러나 많은 소음이 있으며 때로는 모델이 거의 모든 샘플을 쓸모없는 것으로 버리고 3 개의 트랜잭션이 남아 있습니다.
또한 정상적으로 예측할 수 없는 기록도 있습니다.
대체로 그다지 보람 있는 활동은 아닙니다.
마치 오래된 수신기를 돌리다가 실수로 잡음이 있는 파도에 부딪히는 것과 같습니다.
다시 한 번 나는 예측하려면 모델이 필요하다고 확신합니다.
모델은 불필요한 (노이즈)를 제거하고 필요한 (신호)를 남기고 가능한 경우 필요한 (신호)를 증폭 할뿐만 아니라 모델이 더 결정적이고 패턴의 반복성이 더 높습니다....
를 예로 들어 보겠습니다.
고저 미닛카 가격.
또한 우리는 가격의 가장 간단한 단순화를 구축합니다 (모델 만들기).
그런 다음 차원 축소를위한 간단한 알려진 알고리즘을 사용하여 초과분을 제거 (모델 개선)하면 모델이 더 반복 가능해졌습니다.
그리고 마지막은 아마도 장식적인 터치입니다.
이러한 데이터에 대해 MO가 어떻게 훈련될지 궁금합니다.
이것은 테스트 샘플입니다.
이런 숫자를 본 적이 있나요?
정확한 이름이 무엇인가요? 아니면 직접 만든 건가요?
저는 수년 동안 다른 "나무" 모델을 사용해 왔지만 이런 것은 본 적이 없습니다.
수제라니 무슨 뜻인가요? 이론적 인 정당성, 좋은 기사가 있습니다. RLTv3.2.6이라는 패키지가 있습니다. 잘 작동합니다. 버전에주의를 기울여야합니다.
파이썬의 나무 모델용 ONNX에 대해. 패키지 skl2onnx 를 참조하세요.
지원되는 스키킷 학습 모델. 마지막으로 지원되는 옵션 세트는 15개입니다.
행운을 빕니다.