현재 증분 및 아래에서 훈련된 모델, 2개의 나무 :) 20개의 나무를 넣으면 일반적으로 1 in 1
또한 쌍의 현재 증분은 입력에 제공되지 않지만 모델은 이에 대해 학습됩니다(출력에 제공됨)
어째서인지 완벽하게 기억, 이제 우리는 미래를 예측해야합니다
나는 반년 동안 예측 변수의 수를 증가시키는 것을 포함하여 다른 예측 변수로 고생했습니다. 그리고 다른 모델을 사용했습니다. 그리고 RF, SVM, MLP... 그리고 더 오래된 반쪽은 고통스러워서 M1으로 내려갔습니다. 검증 세트에서 달성할 수 있는 최대값은 훈련 세트에서 53% 정확도(100.0%)였습니다. 이것은 거래에 충분하지 않습니다. 플러스에서 작업하려면 최소 57%의 정확도가 필요합니다. 손이 삐뚤어졌든 뭐든. 누구든지 훌륭한 결과를 얻었습니까? 그냥 궁금합니다.
나는 반년 동안 예측 변수의 수를 증가시키는 것을 포함하여 다른 예측 변수로 고생했습니다. 그리고 다른 모델을 사용했습니다. 그리고 RF, SVM, MLP... 그리고 더 오래된 반쪽은 고통스러워서 M1으로 내려갔습니다. 검증 세트에서 달성할 수 있는 최대값은 훈련 세트에서 53% 정확도(100.0%)였습니다. 이것은 거래에 충분하지 않습니다. 플러스에서 작업하려면 최소 57%의 정확도가 필요합니다. 손이 삐뚤어졌든 뭐든. 누구든지 훌륭한 결과를 얻었습니까? 그냥 궁금합니다.
나는 아직 이런 식으로 도달하지 않았습니다 .. 여기에서 나는 다른 선택을하고 있습니다 .. 나는 정말로 다른 선택을 거쳐야합니다. 많은
큰 예금을 작은 예금으로 나눕니다. 당신은 한 계정에서 거래하고 나머지 거래를 복사합니다) Delov 그러면)
멋진.
모델을 맞추는 방법 :))
현재 증분 및 아래에서 훈련된 모델, 2개의 나무 :) 20개의 나무를 넣으면 일반적으로 1 in 1
또한 쌍의 현재 증분은 입력에 제공되지 않지만 모델은 이에 대해 학습됩니다(출력에 제공됨)
어째서인지 완벽하게 기억, 이제 우리는 미래를 예측해야합니다
모델을 맞추는 방법 :))
현재 증분 및 아래에서 훈련된 모델, 2개의 나무 :) 20개의 나무를 넣으면 일반적으로 1 in 1
어째서인지 완벽하게 기억, 이제 우리는 미래를 예측해야합니다
정말 잘 기억합니다. 그러나 문제는 - 증가가 미래와 관련이 있습니까? 확인할 수는 없지만 그렇지 않은 것 같습니다.
그건 그렇고, 나는 평평한 탑에 왜 그렇게 큰 증가가 있는지 이해하지 못했습니다. 또는 증가가 다른 것을 의미합니까?
정말 잘 기억합니다. 그러나 문제는 - 증가가 미래와 관련이 있습니까? 확인할 수는 없지만 그렇지 않은 것 같습니다.
그건 그렇고, 나는 평평한 탑에 왜 그렇게 큰 증가가 있는지 이해하지 못했습니다. 또는 증가가 다른 것을 의미합니까?
예를 들어 55 ..와 같이 지연이 있는 증분이 있습니다. 그래서 일반적으로 분포하지 않으므로 평평한 상단에 클 수 있습니다.
글쎄, 이것으로 무엇을 짜낼 수 있는지 보자 .. 그들에게 미래가 있는지 여부는 모르겠지만 연구를해야합니다.
기장은 숲이 너무 잘 어울려서 놀랬어요.. 그리고 반나절 동안 실수를 못 찾겠어요.
여기에 지연이 있는 증분이 있습니다. 예를 들어 50 .. 그래서 일반적으로 배포되지 않습니다.
글쎄, 이것에서 무엇을 짜낼 수 있는지 보자 .. 그들이 있는지 여부는 모르겠지만 연구를 수행해야합니다.
랙은 모멘텀과 같다?
음, 증분은 인접 막대에서 가져오는 것이 아니라 예를 들어 닫기[0]/닫기[55]에서 가져옵니다.
모델을 맞추는 방법 :))
현재 증분 및 아래에서 훈련된 모델, 2개의 나무 :) 20개의 나무를 넣으면 일반적으로 1 in 1
또한 쌍의 현재 증분은 입력에 제공되지 않지만 모델은 이에 대해 학습됩니다(출력에 제공됨)
어째서인지 완벽하게 기억, 이제 우리는 미래를 예측해야합니다
나는 반년 동안 예측 변수의 수를 증가시키는 것을 포함하여 다른 예측 변수로 고생했습니다. 그리고 다른 모델을 사용했습니다. 그리고 RF, SVM, MLP... 그리고 더 오래된 반쪽은 고통스러워서 M1으로 내려갔습니다. 검증 세트에서 달성할 수 있는 최대값은 훈련 세트에서 53% 정확도(100.0%)였습니다. 이것은 거래에 충분하지 않습니다. 플러스에서 작업하려면 최소 57%의 정확도가 필요합니다. 손이 삐뚤어졌든 뭐든. 누구든지 훌륭한 결과를 얻었습니까? 그냥 궁금합니다.
나는 반년 동안 예측 변수의 수를 증가시키는 것을 포함하여 다른 예측 변수로 고생했습니다. 그리고 다른 모델을 사용했습니다. 그리고 RF, SVM, MLP... 그리고 더 오래된 반쪽은 고통스러워서 M1으로 내려갔습니다. 검증 세트에서 달성할 수 있는 최대값은 훈련 세트에서 53% 정확도(100.0%)였습니다. 이것은 거래에 충분하지 않습니다. 플러스에서 작업하려면 최소 57%의 정확도가 필요합니다. 손이 삐뚤어졌든 뭐든. 누구든지 훌륭한 결과를 얻었습니까? 그냥 궁금합니다.
나는 아직 이런 식으로 도달하지 않았습니다 .. 여기에서 나는 다른 선택을하고 있습니다 .. 나는 정말로 다른 선택을 거쳐야합니다. 많은
음, 증분은 인접 막대에서 가져오지 않지만 예를 들어 닫기[0]/닫기[55]