Обсуждение статьи "Python, ONNX и MetaTrader 5: Создаем модель RandomForest с предварительной обработкой данных RobustScaler и PolynomialFeatures"
future_pr = dataset['<CLOSE>'].iloc[i + rand] должно быть: В противном случае вы получите ошибку:
Неверная ссылка на столбец в вашей функции labelling_relabeling_regression. Я продолжал получать ошибки, потому что вы пытаетесь получить доступ к столбцу '<CLOSE>' в вашем наборе данных, но pandas не может найти его, потому что правильное имя столбца - 'close', а не '<CLOSE>'. Из-за чувствительности к регистру и дополнительных угловых скобок pandas выбрасывает ошибку KeyError.
Очень простая ошибка, но кто-то другой, идущий рядом, может запутаться и сдаться.
Поскольку остальная часть вашего кода использует <CLOSE> ... вероятно, лучше просто добавить строку, например:
dataset = dataset.rename(columns={'close': '<CLOSE>'})
Одна ошибка в коде, которую я нашел:
должно быть:
В противном случае вы получите ошибку:
Неверная ссылка на столбец в вашей функции labelling_relabeling_regression. Я продолжал получать ошибки, потому что вы пытаетесь получить доступ к столбцу '<CLOSE>' в вашем наборе данных, но pandas не может найти его, потому что правильное имя столбца - 'close', а не '<CLOSE>'. Из-за чувствительности к регистру и дополнительных угловых скобок pandas выбрасывает ошибку KeyError.
Очень простая ошибка, но кто-то другой, идущий рядом, может запутаться и сдаться.
Поскольку остальная часть вашего кода использует <CLOSE> ... вероятно, лучше просто добавить строку, например:
dataset = dataset.rename(columns={'close': '<CLOSE>'})
Спасибо большое, я посмотрю, возможно, я пропустил это при редактировании кода!(
Нет проблем, сэр. Еще одна рекомендация - для тех, кто не использует google colab и просто работает на своей машине или на AWS, им не нужно импортировать gdown
Вместо этого используйте следующее:
Во-первых:
.
Второе:
замените следующий раздел
# Save the pipeline
joblib.dump(pipeline, 'rf_pipeline.joblib')
# Convert pipeline to ONNX
onnx_model = convert_sklearn(pipeline, initial_types=initial_type)
# Save the model in ONNX format
model_onnx_path = "rf_pipeline.onnx"
onnx.save_model(onnx_model, model_onnx_path)
# Save the model in ONNX format
model_onnx_path = "rf_pipeline.onnx"
onnx.save_model(onnx_model, model_onnx_path)
# Connect Google Drive (if you work in Colab and this is necessary)
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# Specify the path to Google Drive where you want to move the model
drive_path = '/content/drive/My Drive/' # Make sure the path is correct
rf_pipeline_onnx_drive_path = os.path.join(drive_path, 'rf_pipeline.onnx')
# Move ONNX model to Google Drive
shutil.move(model_onnx_path, rf_pipeline_onnx_drive_path)
print('The rf_pipeline model is saved in the ONNX format on Google Drive:', rf_pipeline_onnx_drive_path) на:
print(f'Модель rf_pipeline в формате ONNX сохранена локально по адресу: {local_onnx_path}')
модель будет храниться в подкаталоге /model. Здесь же будет храниться модель в виде файла jplotlib, если она понадобится вам во время выполнения. Кроме того, обе модели можно запускать непосредственно из python для получения прогнозов.
Нет проблем, сэр. Еще одна рекомендация - для тех, кто не использует google colab и просто работает на своей машине или на AWS, им не нужно импортировать gdown
Вместо этого используйте следующее:
Во-первых:
.
Второе:
замените следующий раздел
на:
print(f'Модель rf_pipeline в формате ONNX сохранена локально по адресу: {local_onnx_path}')
модель будет храниться в подкаталоге /model. Здесь же будет храниться модель в виде файла jplotlib, если она понадобится вам во время выполнения. Кроме того, обе модели можно запускать непосредственно из python для получения прогнозов.
Исправил, забросил версию обучающего файла на утверждение модератору.
Спасибо за статью. После того, как я сделал reinforcement learning для своего проекта в университете, я задался вопросом, возможно ли это.
Да, до обучения с подкреплением я еще не добрался)))
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Python, ONNX и MetaTrader 5: Создаем модель RandomForest с предварительной обработкой данных RobustScaler и PolynomialFeatures:
В этой статье мы создадим модель случайного леса на языке Python, обучим модель и сохраним ее в виде конвейера ONNX с препроцессингом данных. Модель мы далее используем в терминале MetaTrader 5.
Случайный лес, или RandomForest, представляет собой мощный инструмент в арсенале машинного обучения. Для того чтобы лучше понять его принцип работы, давайте визуализируем его как огромную группу людей, собравшихся вместе и принимающих коллективные решения. Однако вместо реальных людей, каждый человек в этой группе является независимым классификатором или предсказателем текущей ситуации. Внутри этой группы, люди - это деревья решений, каждое из которых способно принимать решения на основе определенных признаков. Когда случайный лес принимает решение, он использует демократический принцип и голосование - каждое дерево выражает свое мнение, и решение принимается на основе множественных голосов.
Случайный лес широко применяется в множестве областей, и его гибкость делает его подходящим для задач как классификации, так и регрессии. При задаче классификации, модель решает, к какому из предопределенных классов отнести текущее состояние. Например, на финансовом рынке, это может означать решение о покупке (класс 1) или продаже (класс 0) актива, основываясь на множестве признаков.
Однако, в данной статье мы углубимся в задачу регрессии. Регрессия в машинном обучении - это попытка прогнозировать будущие численные значения временного ряда, основываясь на его прошлых значениях. Вместо классификации, где мы относим объекты к определенным классам, в регрессии мы стремимся предсказать конкретные числа. Это может быть, например, прогнозирование цен акций на финансовом рынке, предсказание температуры или любой другой численной переменной.
Автор: Yevgeniy Koshtenko