Обсуждение статьи "Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Регрессионные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX:
В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.
Scikit-learn является одной из наиболее популярных и широко используемых библиотек для машинного обучения в сообществе Python. Она предлагает широкий выбор алгоритмов, простой в использовании интерфейс и хорошую документацию. В предыдущей статье "Классификационные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX" рассматривались модели классификации.
В данной статье мы рассмотрим применение регрессионных моделей пакета Scikit-learn, рассчитаем их параметры с точностью double для тестового набора данных, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат для float и double и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий для float и double. Кроме того, мы рассмотрим ONNX-представление регресионных моделей, это позволит лучше понять их внутреннее устройство и принцип работы.
Автор: MetaQuotes