유효성 검사 - 유효성 확인. 예/아니오. 목적 적합성 모델의 경우 평가가 약간 까다롭습니다())))) 목적 적합성 평가).
이 대화는 용어와 그 의미에 관한 것입니다.)
유효성 검사는 평가에 선행하거나 평가에 포함될 수 있습니다. 그런 의미는 아닙니다.
그리고 당신이 말하고자 했던 것은 MOSer들이 하위 샘플을 혼동하고 있다는 것입니다 :)) 그러나 그들은 산업적 규모에서 여러 유토피아적 시장 이론을 생산합니다.
우리의 목표는 새로운 데이터에서 가장 성능이 좋은 네트워크를 찾는 것이므로 서로 다른 네트워크를 비교하는 가장 간단한 접근 방식은 훈련에 사용된 데이터와 독립적으로 데이터에 대한 오차 함수를 추정하는 것입니다. 훈련 데이터 세트에 대해 정의된 해당 오차 함수를 최소화하여 서로 다른 네트워크를 훈련합니다. 그런 다음 독립적인 검증 세트에서 오차 함수를 평가하여 네트워크의 성능을 비교하고 검증 세트에 대해 오차가 가장 작은 네트워크가 선택됩니다. 이 접근 방식을 홀드아웃 방법이라고 합니다. 이 절차만으로는 검증 세트에 과부하가 걸릴 수 있으므로, 선택한 네트워크의 성능은 테스트 세트라고 하는 세 번째 독립 데이터 세트에서 성능을 측정하여 검증해야 합니다.
이 프로세스의 적용은 후보 모델이 동일한 네트워크를 연속적으로 반복하고 검증 세트의 오류가 커지면 훈련을 중단하고 이전 모델(오류가 가장 적은 모델)을 선택하는 조기 중지입니다.
Martin.
반동이 없는 경향이 강하다면 마틴이 작동할까요? 그리고 왜 작동하지 않을까요?
철학입니다.
1)알고리즘이 시장에서 오랫동안 돈을 벌면 규칙적이지 않습니까?
2)그리고 이 알고리즘 위에 다른 알고리즘을 겹쳐서 첫 번째 알고리즘을 관찰하고 통계를 수집하고 거래 신호를주고 돈을 벌면.
그렇다면 그것은 이미 패턴이 아니라 철학입니다.
이것이 바로 제가 트레이더의 예로 설명한 것입니다...
그렇다면 그것은 패턴이 아니라 철학이라는 말입니다.
서로 시간 낭비라고 생각해요. 서로 마주 보고 이야기한다면 상호 이해의 확률은 거의 1에 가까울 것이라고 확신합니다.
TC 결과에 무언가를 오버레이하는 것은 일반적인 관행입니다. 가장 일반적인 것은 필터입니다. 덜 자주 - MM(예: 균형 곡선의 필터: 편차가 더 심하면 MM을 더 강하게 변경). 더 드물게는 거래 결과에서 규칙성을 검색하는 경우도 있습니다.
서로 시간 낭비라고 생각해요. 서로 마주 보고 이야기한다면 서로 이해할 확률은 거의 1에 가까울 것이라고 확신합니다.
아랍에미리트에서의 회의 제안은 여전히 유효합니다.)
서로 시간 낭비라고 생각해요. 서로 마주 보고 이야기한다면 서로 이해할 확률은 거의 1에 가까울 것이라고 확신합니다.
동의합니다
철자가 틀렸어요. OOS - 테스트, 검증 - 모델 평가 (검증)를 위한 두 번째 하위 샘플(훈련과 함께)입니다.
유효성 검사는 테스트와 동일하거나 분리될 수 있습니다.
이러한 분리는 IO가 종종 두 번째 하위 샘플을 사용하여 훈련을 조기에 중단하기 때문에 생겨났습니다. 어떤 의미에서는 적합성이라고 할 수 있습니다.
그래서 3개의 서브샘플을 사용하는데, 그 중 하나는 훈련에 전혀 관여하지 않습니다.유효성 검사 - 유효성 확인. 예/아니오. 적합도 모델에 대한 평가는 일종의 까다로운 작업입니다.))) 적합도 평가, 그럼)))
이 대화는 용어와 그 의미에 관한 것입니다.)
유효성 검사 - 유효성 확인. 예/아니오. 목적 적합성 모델의 경우 평가가 약간 까다롭습니다())))) 목적 적합성 평가).
이 대화는 용어와 그 의미에 관한 것입니다.)
유효성 검사는 평가에 선행하거나 평가에 포함될 수 있습니다. 그런 의미는 아닙니다.
그리고 당신이 말하고자 했던 것은 MOSer들이 하위 샘플을 혼동하고 있다는 것입니다 :)) 그러나 그들은 산업적 규모에서 여러 유토피아적 시장 이론을 생산합니다.
우리의 목표는 새로운 데이터에서 가장 성능이 좋은 네트워크를 찾는 것이므로 서로 다른 네트워크를 비교하는 가장 간단한 접근 방식은 훈련에 사용된 데이터와 독립적으로 데이터에 대한 오차 함수를 추정하는 것입니다. 훈련 데이터 세트에 대해 정의된 해당 오차 함수를 최소화하여 서로 다른 네트워크를 훈련합니다. 그런 다음 독립적인 검증 세트에서 오차 함수를 평가하여 네트워크의 성능을 비교하고 검증 세트에 대해 오차가 가장 작은 네트워크가 선택됩니다. 이 접근 방식을 홀드아웃 방법이라고 합니다. 이 절차만으로는 검증 세트에 과부하가 걸릴 수 있으므로, 선택한 네트워크의 성능은 테스트 세트라고 하는 세 번째 독립 데이터 세트에서 성능을 측정하여 검증해야 합니다.
이 프로세스의 적용은 후보 모델이 동일한 네트워크를 연속적으로 반복하고 검증 세트의 오류가 커지면 훈련을 중단하고 이전 모델(오류가 가장 적은 모델)을 선택하는 조기 중지입니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Training,_validation,_and_test_data_sets패턴이있는 데이터에서 - 이것은 작동합니다.
거의없는 경우 조기 중지가 이루어진 플롯에 적합 + 좋은 추적이있을 것입니다. 트레이닝을 추가 섹션만큼 늘리면 거의 동일한 모델을 얻을 수 있습니다.
패턴이있는 데이터에서 작동합니다.
거의없는 경우 조기 정지가 이루어진 플롯에 적합하고 좋은 추적이있을 것입니다. 트레이닝을 한 구간 더 늘리면 거의 동일한 패턴을 얻을 수 있습니다.
그건 다른 질문입니다.
제가 제기한 질문이 바로 그것입니다.
그것이 그가 들어 올린 것입니다.