Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1165
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Gibt es einen Koeffizienten für die Verschiebung der Gewichte? Wie, wenn die wichtigste 1, ihr Gewicht ist größer, oder was?
Das verstehe ich nicht. Es handelt sich um einen Fehler im Datensatz, wie viele richtig und wie viele falsch klassifiziert wurden.
Das verstehe ich nicht. Es handelt sich um einen Fehler im Datensatz, d. h. wie viele davon richtig und wie viele falsch klassifiziert wurden.
Die Sache ist die, dass ich eine Priorität setzen muss, z. B. muss ich versuchen, 60 % korrekte Nullen und 30 % korrekte Einsen zu erhalten, also möchte ich verstehen, welche Formel dies festlegen und in einer Zahl ausdrücken kann.
Die Sache ist die, dass ich dann Prioritäten setzen muss, zum Beispiel muss ich mich um 60 % der richtigen Nullen und 30 % der richtigen Einheiten bemühen, hier möchte ich verstehen, welche Formel es setzen kann und eine einzige Zahl ausdrücken.
Wenn ein solcher Unterschied besteht, ist es wahrscheinlich sinnvoll, 2 Datensätze anstelle von 1 Datensatz zu haben.
Ich weiß nicht, wenn es einen solchen Unterschied gibt, ist es wahrscheinlich sinnvoll, 2 Datensätze anstelle von einem zu erstellen.
Und was würden zwei Datensätze bewirken? Darüber hinaus habe ich wenig Beobachtungen - in der Ausbildung nur etwa 9 Tausend, und wird 4,5, die sehr wenig ist.
In der Beschreibung von"BalancedAccuracy" ist von einigen Koeffizienten die Rede, von denen ich nicht verstehe, was sie bedeuten...
Verwenden Sie Objekt-/Gruppengewichte zur Berechnung von Metriken, wenn der angegebene Wert"wahr" ist, und setzen Sie alle Gewichte unabhängig von den Eingabedaten auf"1", wenn der angegebene Wert"falsch" ist. Der Standardwert ist "true".
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Und was würden zwei Datensätze bewirken? Außerdem habe ich nicht viele Beobachtungen - in der Ausbildung sind es nur etwa 9 Tausend, und es werden 4,5 sein, was überhaupt nicht viel ist.
In der Beschreibung von"BalancedAccuracy" ist von einigen Koeffizienten die Rede, von denen ich nicht verstehe, was sie bedeuten...
Verwenden Sie Objekt-/Gruppengewichte zur Berechnung von Metriken, wenn der angegebene Wert"wahr" ist, und setzen Sie alle Gewichte unabhängig von den Eingabedaten auf"1", wenn der angegebene Wert"falsch" ist. Der Standardwert ist "true".
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Ich habe keine Ahnung, was Sie dort tun ))))
siehe Formel
TP - true positive, der Rest ist ähnlich.
Eigentlich ist es eine Art von Yandex Gimmick Sie wollen nicht in zu bekommen ... sie sind immer imitieren Google und xgboost, Mittelmäßigkeit :)
Ich habe keine Ahnung, was Sie da tun ))))
siehe Formel
TP - true positive, der Rest ist ähnlich.
Was hat"use_weights" damit zu tun?
Was hat"use_weights" damit zu tun?
Ich habe keine Ahnung, es ist eine Art Scheißmodell, genau wie Yandex im Allgemeinen.
keine Ahnung, es ist irgendein beschissenes Modell, wie die ganze Yandex-Sache
)))
Das ist leider genau das, was wir brauchen, aber wie? Aber niemand weiß, und es ist nicht einmal über Forex, können Sie den Rohstoffmarkt oder Aktien zu analysieren, die Essenz ist die gleiche - nur durch die Übermittlung von Preisen für die Eingabe erhalten Sie einen weiteren Indikator, das ist nicht besser und nicht schlechter als Standard-Indikatoren
1) Sie müssen einen adaptiven Indikator erstellen, der dem Markt angemessen ist...
1" Schaffung geeigneter Marktmerkmale
2" die Indikatorparameter im "Online"-Modus entsprechend diesen Merkmalen einstellen
3" die besten Parameter des Indikators auf (jeden Balken) entsprechend den aktuellen Marktmerkmalen (jeden Balken) mit Hilfe des MOI finden und aufOS überprüfen
Ich sehe das folgendermaßen
Ich habe keine Ahnung, es ist eine Art Scheißmodell, genau wie Yandex im Allgemeinen.
Und in welchen Modellen kann ich das einstellen, was ich brauche - die Wertgrenzen für richtige Antworten?