Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1535
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
у алглиб леса есть непонятная для меня проблема - чем больше сэмплов тем он больше переобучается
возможно, есть смысл для него делать ван хот, т.е. преобразовать фичи в категориальные. Деревья будут не такие огромныепо сабжу
одни пишут, что ванхот плох для лесов, потому что из-за него несимметричные деревья, другие пишут что это предотвращает оверфит. Выбрал второе :)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6368971/
по сабжу
одни пишут, что ванхот плох для лесов, потому что из-за него несимметричные деревья, другие пишут что это предотвращает оверфит. Выбрал второе :)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6368971/
Можно просто дискретизировать входные данные, например 5ти знак преобразовать к 4 знаку. И данные будут уже групками по 10.
Ну или как предлагал ранее - встроить в алглиб лес остановку ветвления при достижении нужной глубины или количества примеров в листе.
Можно просто дискретизировать входные данные, например 5ти знак преобразовать к 4 знаку. И данные будут уже групками по 10.
Ну или как предлагал ранее - встроить в алглиб лес остановку ветвления при достижении нужной глубины или количества примеров в листе.
это другое, нужно делать категориальные что бы их значения нельзя было сравнивать между собой
позже осилю статью, скинул что бы не забытьзащем себе мозг парить этим.. работают большие конторы типа яндеха, делают вещи. Сказано: делайте так и будет вам хорошо. Просто делаете так и не делаете самодеятельности. Иначе утонете в формулировках и разных подходах.
Он и так показывает изменение, когда по градиенту идет, наращивая деревьяТам изменения идут при добавления дерева, верно, а мне надо посмотреть по выборке, как бы добавляя новую строку в выборку - вероятно так можно понять, какие участки/ситуации оказываются сложны для обучения, и соответственно подумать о предикторах, которые смогут преодолеть эти сложные участки для обучения.
Неплохо! Повысить объемы и кое что уже можно зарабатывать)
Так для повышения объема и происходит отбор листьев и объединение их в одну модель, именно таким образом удается повысить число входов, т.е. Recall.
Возможно и с Вашей выборкой этот метод сработает, а если бы его ускорить...
Такие результаты дает дерево глубиной 5-7 сплитов, но оно выявляет определенную закономерность только - обычно листа 3-4 идут на -1 и 1, а остальное на ноль.
приращения
Сколько всего предикторов получается?
Можно просто дискретизировать входные данные, например 5ти знак преобразовать к 4 знаку. И данные будут уже групками по 10.
Ну или как предлагал ранее - встроить в алглиб лес остановку ветвления при достижении нужной глубины или количества примеров в листе.
Безусловно, нужно делать прунинг или просто запрет ветвления по количеству примеров (полнота - Recall) в одном листе. К тому же можно сделать отбраковку деревьев, если их показатели точности и полноты ниже плинтуса.
это другое, нужно делать категориальные что бы их значения нельзя было сравнивать между собой
позже осилю статью, скинул что бы не забытьКстати, какие у Вас параметры для обучения модели?
Кстати, какие у Вас параметры для обучения модели?
Не понял про параметры
если катбуста то шаг 0.01 2000 итераций, оверфиттинг детектор 150. Ну это в среднем, там не сильно влияет. Катбуст очень устойчив к смене параметров
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Бьемся за Грааль… хотелось бы знать: а что после??? вообще не представляю, как жить дальше то…
transcendreamer, 2019.09.21 04:29
Ради всего святого выложите кто-нибудь уже грааль будьте милосердны