Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 925

 
forexman77:
Hat jemand einen Vorschlag, wie man das Modell nicht übertrainieren kann?
Vorzeitiger Ausstieg, Regularisierung, Schulabbrecher... alles funktioniert. Verwenden Sie im Grunde alle 3.
 
Maxim Dmitrievsky:
Vorzeitiger Abbruch, Regularisierung, Ausfälle... alles funktioniert. Ich verwende sogar alle 3.

Oben vervollständigt. Ich habe viele Dinge ausprobiert. Ich habe gelesen, dass ich mich mit dem Thema Legalisierung befassen muss. Wenn es nicht schwierig ist, was ist es dann?

Verwechselte Dropshots mit Kreuzvalidierung (Kreuzvalidierung zeigt dasselbe)

 
forexman77:

Oben vervollständigt. Ich habe viele Dinge ausprobiert. Bei den Schulabbrechern sieht es nicht viel anders aus. Regularisierung, das habe ich gelesen, das muss ich mir mal anschauen. Wenn es nicht schwierig ist, was ist es dann?

Ich weiß nicht, wasf1_score ist.

In neuronalen Netzen ist es eine Verringerung des Grades des Polynoms, das die Funktion interpoliert. Ich denke, das ist es, wonach es sich wissenschaftlich anhört.

welche Art von NS haben Sie, woher kommen Sie? oder der Wald

 
Maxim Dmitrievsky:

Ich weiß nicht, wasf1_score ist

In neuronalen Netzen ist es eine Verringerung des Grades des Polynoms, durch das die Funktion interpoliert wird. Ich denke, das ist es, wonach es sich wissenschaftlich anhört.

welcher ist dein NS, woher kommt er? oder der Wald

https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspx

https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score

F1 score - Wikipedia
F1 score - Wikipedia
  • en.wikipedia.org
In statistical analysis of binary classification, the F1 score (also F-score or F-measure) is a measure of a test's accuracy. It considers both the precision p and the recall r of the test to compute the score: p is the number of correct positive results divided by the number of all positive results returned by the classifier, and r is the...
 
Maxim Dmitrievsky:

Ich weiß nicht, wasf1_score ist

In neuronalen Netzen ist es eine Verringerung des Grades des Polynoms, durch das die Funktion interpoliert wird. Ich denke, das ist es, wonach es sich wissenschaftlich anhört.

Was ist Ihr NS, woher kommt er, oder der Wald.

https://msdn.microsoft.com/ru-ru/magazine/dn904675.aspx

Les.

 
Im Allgemeinen gilt: Je näher die Werte im Zug und im Test beieinander liegen, desto besser
 
forexman77:

Les.

wenn Wald dann Parameter r als Pseudoregulierung
 
Maxim Dmitrievsky:
Im Allgemeinen gilt: Je näher die Werte im Zug und im Test beieinander liegen, desto besser.

Aber ich weiß das und es ist nicht schwer zu erraten)

 
forexman77:

Aber ich weiß das und es ist nicht schwer zu erraten)

So können Sie sich selbst davon überzeugen, dass Sie umgeschult worden sind
 
Maxim Dmitrievsky:
Sie können also selbst sehen, dass umgeschulte

Ich kann es noch nicht mit Sicherheit sagen, da ich mit vielen Parametern gespielt habe, die Verbesserung lag bei etwa 0,1. Vielleicht gibt es einige Techniken, die ich nicht kenne, deshalb habe ich gefragt.