Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2944
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
О!
Наконец то кто-то про индекс Джини знает... Я еще в 18м искал, код для него. https://www.mql5.com/ru/blogs/post/723619
Есть ещё коэффициент Джини. Он тоже используется в МО, но это другое)
Поясните плиз как получается следующая формула в алгоритме классификации на деревьях с бустингом (можно ссылочку на PDF):
Во всех материалах, которые удалось находить в инете, формула просто волшебным образом "берется с потолка".
Откуда Вы взяли формулу? Судя по"с потолка" обычный колхоз, скорее всего советский.
Надо пользоваться профессиональной математикой, для которой имеются хорошо отлаженные алгоритмы.
R имеет огромное количество деревянных моделей, причем отличие профессионального языка R от очень многих других - это обязательные ссылки на авторов алгоритма и соответствующую публикацию. Навскидку не могу вспомнить ни одной более или менее сложной функции из пакетов R, где бы не было соответствующих ссылок.
Забудьте обо всем кроме R. На сегодня это единственная профессиональная среда для статистических расчетов.
Не, тут пусто. Я забыл упомянуть, что речь про бустинг.
Тогда тут,
и тут
Но формулы там кажутся иные, или записаны в более полном виде...
Тогда тут,
и тут
Но формулы там кажутся иные, или записаны в более полном виде...
Колхоз дело добровольное! Но зачем колхоз пропагандировать? Какие еще лекции на ютюбе, когда имеется техническая документация и программный код. Замечу, что сам gbm - это только часть пакета, еще чего много рядом с самой функцией.
Здесь ссылка на пакет gbm
Здесь ссылка на теорию
Здесь ссылка на руководство
А вот перечень литературы по поводу gbm.
References Y. Freund and R.E. Schapire (1997) “A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting,” Journal of Computer and System Sciences, 55(1):119-139.
G. Ridgeway (1999). “The state of boosting,” Computing Science and Statistics 31:172-181.
J.H. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani (2000). “Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting,” Annals of Statistics 28(2):337-374.
J.H. Friedman (2001). “Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine,” Annals of Statistics 29(5):1189-1232.
J.H. Friedman (2002). “Stochastic Gradient Boosting,” Computational Statistics and Data Analysis 38(4):367-378.
B. Kriegler (2007). Cost-Sensitive Stochastic Gradient Boosting Within a Quantitative Regression Framework. Ph.D. Dissertation. University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA. Advisor(s) Richard A. Berk. urlhttps://dl.acm.org/citation.cfm?id=1354603.
C. Burges (2010). “From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview,” Microsoft Research Technical Report MSR-TR-2010-82
Тогда тут,
и тут
Но формулы там кажутся иные, или записаны в более полном виде...
Аналогично по xgboost
Колхоз дело добровольное! Но зачем колхоз пропагандировать? Какие еще лекции на ютюбе, когда имеется техническая документация и программный код. Замечу, что сам gbm - это только часть пакета, еще чего много рядом с самой функцией.
Здесь ссылка на теорию
Требуется объяснение, а не просто формулы, поэтому и предложено объяснение человека через восприятие материала лектором.
А по ссылке не увидел теории с формулами.
Требуется объяснение, а не просто формулы, поэтому и предложено объяснение человека через восприятие материала лектором.
А по ссылке не увидел теории с формулами.
Не столько для Вас, который не хочет видеть в упор, как для других, любящих теорию.
А главное, Вы не понимаете отличий ля-ля по ютюб от рабочего инструмента начиная с теории до кода, проверенного многими людьми.
Модель запустилась в mql5 скрипте, но не запускается в питоне, поскольку не устанавливается пакет onnxruntime.
В питоне 3.11 пакета onnxruntime пока нет. Поставил питон 3.10, в котором всё установилось и вывод заработал.
Не столько для Вас, который не хочет видеть в упор, как для других, любящих теорию.
А главное, Вы не понимаете отличий ля-ля по ютюб от рабочего инструмента начиная с теории до кода, проверенного многими людьми.
К чему надменность? Лучше уж показали бы, где скачали конкретно - я лично ещё раз посмотрел и не понял.
Хм, и зачем нужны преподаватели в институтах...