Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1341

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Skriptcode, falls jemand interessiert ist - leider keine Klasse

CSV *csv_Write=new CSV();
int NomerStolbca=0;

input int Set_Total=10;//Количество сетов настроек 1к10
input string CB_Dir="Catboost_Tester";//Директория проекта

input string Version="catboost-0.11.1.exe";//Имя exe файла CatBoost
input int depth=6;//Глубина дерева
input int iterations=1000;//Максимальное число итераций (деревьев)
input double learning_rate=0.03;//Шаг обучения
input int od_wait=100;//Число деревьев без улучщения для остановки обучения


//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
      csv_Write.Add_column(dt_string,0);
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
NomerStolbca=0;

string Train_All[23];
Train_All[0]=Version+" fit";
Train_All[s()]=" --learn-set train.csv";
Train_All[s()]=" --test-set test.csv";
Train_All[s()]=" --column-description %%a";
Train_All[s()]=" --has-header";
Train_All[s()]=" --delimiter ;";
Train_All[s()]=" --model-format CatboostBinary,CPP";
Train_All[s()]=" --train-dir ..\Rezultat\RS_01/result_4_%%a";
Train_All[s()]=" --depth "+depth;
Train_All[s()]=" --iterations "+iterations; 
Train_All[s()]=" --nan-mode Forbidden ";
Train_All[s()]=" --learning-rate "+learning_rate; 
Train_All[s()]=" --rsm 1 ";
Train_All[s()]=" --fold-permutation-block 1";
Train_All[s()]=" --boosting-type Ordered";
Train_All[s()]=" --l2-leaf-reg 6";
Train_All[s()]=" --loss-function Logloss:border=0.5";
Train_All[s()]=" --use-best-model";
Train_All[s()]=" --eval-metric Precision";
Train_All[s()]=" --custom-metric Logloss:border=0.5";
Train_All[s()]=" --od-type Iter";
Train_All[s()]=" --od-wait "+od_wait;
Train_All[s()]=" --random-seed ";
NomerStolbca=0;
int Size_Arr=ArraySize(Train_All);
int Seed=0;
int line=0;

for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line();
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);
for(int Z=2;Z<22+1;Z++)csv_Write.Set_value(line,Z,"",false);

   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Train_All[7]=" --train-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"/result_4_%%a";

         line=csv_Write.Add_line();
         int x=0;         
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++],false);
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++]+Seed,false);
         NomerStolbca=0;
     }
         line=csv_Write.Add_line();
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
         for(int Z=2;Z<22+1;Z++)csv_Write.Set_value(line,Z,"",false);
   }
   
   
     line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
     csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_01_Train_All.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();

//---------
string Rezultat_Exam[9];
Rezultat_Exam[0]=Version+" calc";
Rezultat_Exam[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+"\result_4_%%a\model.bin";//Добавлять номер директории
Rezultat_Exam[s()]=" --input-path exam.csv"; 
Rezultat_Exam[s()]=" --column-description %%a";  
Rezultat_Exam[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Exam[s()]=" --delimiter ;"; 
Rezultat_Exam[s()]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+"\result_4_%%a\output";//Добавлять номер директории
Rezultat_Exam[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Exam[s()]=" --prediction-type Probability";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Rezultat_Exam);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);

   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Rezultat_Exam[1]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Rezultat_Exam[6]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\output";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Exam[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_02_Rezultat_Exam.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();

//----------
string Rezultat_Test[9];
Rezultat_Test[0]=Version+" calc";
Rezultat_Test[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+"\result_4_%%a\model.bin";//Добавлять номер директории
Rezultat_Test[s()]=" --input-path test.csv"; 
Rezultat_Test[s()]=" --column-description %%a";  
Rezultat_Test[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Test[s()]=" --delimiter ;"; 
Rezultat_Test[s()]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+"\result_4_%%a\output_test";//Добавлять номер директории
Rezultat_Test[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Test[s()]=" --prediction-type Probability";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Rezultat_Test);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);
  
   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         //Train_All[7]=" --train-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"/result_4_%%a";
         Rezultat_Test[1]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Rezultat_Test[6]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\output_test";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Test[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_02_Rezultat_Test.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();

//-----------------
string Rezultat_Train[9];
Rezultat_Train[0]=Version+" calc";
Rezultat_Train[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+"\\result_4_%%a\model.bin";//Добавлять номер директории
Rezultat_Train[s()]=" --input-path train.csv"; 
Rezultat_Train[s()]=" --column-description %%a";  
Rezultat_Train[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Train[s()]=" --delimiter ;"; 
Rezultat_Train[s()]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+"\\result_4_%%a\output_train";//Добавлять номер директории
Rezultat_Train[s()]=" --has-header"; 
Rezultat_Train[s()]=" --prediction-type Probability";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Rezultat_Train);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);

   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Rezultat_Train[1]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Rezultat_Train[6]=" --output-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\output_train";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Train[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_02_Rezultat_Train.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();


//-----------------
string Metrik_Exam[8];

Metrik_Exam[0]=Version+"  eval-metrics";
Metrik_Exam[s()]=" --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC";
Metrik_Exam[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin";
Metrik_Exam[s()]=" --input-path exam.csv";
Metrik_Exam[s()]=" --column-description %%a"; 
Metrik_Exam[s()]=" --has-header";
Metrik_Exam[s()]=" --delimiter ;"; 
Metrik_Exam[s()]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Exam";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Metrik_Exam);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);

   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Metrik_Exam[2]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Metrik_Exam[7]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\metr\Exam";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Exam[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_03_Metrik_Exam.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();


//-----------------
string Metrik_Test[8];

Metrik_Test[0]=Version+"  eval-metrics";
Metrik_Test[s()]=" --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC";
Metrik_Test[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin";
Metrik_Test[s()]=" --input-path test.csv";
Metrik_Test[s()]=" --column-description %%a"; 
Metrik_Test[s()]=" --has-header";
Metrik_Test[s()]=" --delimiter ;"; 
Metrik_Test[s()]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Test";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Metrik_Test);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);

   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Metrik_Test[2]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Metrik_Test[7]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\metr\Test";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Test[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_03_Metrik_Test.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();

//-----------------
string Metrik_Train[8];

Metrik_Train[0]=Version+"  eval-metrics";
Metrik_Train[s()]=" --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC";
Metrik_Train[s()]=" --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin";
Metrik_Train[s()]=" --input-path test.csv";
Metrik_Train[s()]=" --column-description %%a"; 
Metrik_Train[s()]=" --has-header";
Metrik_Train[s()]=" --delimiter ;"; 
Metrik_Train[s()]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Train";
NomerStolbca=0;
Seed=0;
Size_Arr=ArraySize(Metrik_Train);

for(int Z=0;Z<Size_Arr+1;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z,100);
for(int N=0;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,"FOR %%a IN (*.) DO (",false);
   
   for(int i=1;i<10+1;i++)
     {
         Seed=N*10+i;
         Metrik_Train[2]=" --model-path ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\model.bin";
         Metrik_Train[7]=" --result-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"\\result_4_%%a\metr\Train";
         int line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         int x=0;  
         for(int S=1;S<Size_Arr+1;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Train[S-1],false);
     }
         line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
         csv_Write.Set_value(line,1,")",false);
   }
      line=csv_Write.Add_line(1,false,true);
      csv_Write.Set_value(line,1,"Pause",false);

      csv_Write.data_separator='\t';
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+"\\Setup\\_03_Metrik_Train.txt",true,true,false,true,false);
      csv_Write.Clear_all();

  }
  
//+------------------------------------------------------------------+
int s()
  {
   NomerStolbca++;
   return (NomerStolbca);
  }
 

Führt eine parallele Modellanalyse durch, d. h. zeigt Schwellenwert-Aktivierungspunkte (Standardwert 0,5) für die Testprobe an.

Es ist zu erkennen, dass die Modelle im Allgemeinen recht ähnlich sind, aber eine andere Sache, die überrascht, sind die sehr großen Zeitintervalle, in denen keine Aktivierung stattfand. Vielleicht ist der Grund dafür ein Prädiktor, der Informationen aus dem Monatsbalken übernimmt...

 
Aleksey Vyazmikin:

Führt eine parallele Modellanalyse durch, d. h. zeigt Schwellenwert-Aktivierungspunkte (Standardwert 0,5) für die Testprobe an.

Es ist zu erkennen, dass die Modelle im Allgemeinen recht ähnlich sind, aber eine andere Sache, die überrascht, sind die sehr großen Zeitintervalle, in denen keine Aktivierung stattfand. Vielleicht liegt der Grund in einem Prädiktor, der Informationen aus dem Monatsbalken übernimmt...

Und dann viele Trades hintereinander auf jedem Balken? Ich hatte ein ähnliches Problem mit NS. Die Schlussfolgerung ist ähnlich - die große TF beeinflusst, während die kleine sie ergänzt.
 
elibrarius:
Und dann eine Reihe von Geschäften in einer Reihe auf jedem Balken? Ich hatte einen ähnlichen Fall, mit NS. Die Schlussfolgerung ist ähnlich - die große TF hat Einfluss, und die kleinen ergänzen ihn.

Nicht wirklich, es ist nur so, dass die Angebote größer sind als die Breite des Bildschirms - ich habe kein großes Angebot eingestellt. Aber die Tatsache, dass dies in Form von Gruppierungen geschieht - ja. Die Frage ist, ob es sich lohnt, die oberen TFs zu streichen, die die Einstiegsmöglichkeiten so stark einschränken...

 
Alexander_K:

+++

Nichts gegen Alexej - wenn ich auch nur ein Wort von dem verstehe, was er schreibt, bin ich tot. Weder die Ziele noch die Methoden, um sie zu erreichen, sind klar oder begründet. Der Geist des Lehrers, der sich 15 Jahre lang mit neuronalen Netzen beschäftigt hat und jetzt in einer Autowaschanlage arbeitet, schwebt also über ihm.

Ja, wir stehen alle unter Gott, da gibt es keinen besonderen Unterschied zu einer Autowaschanlage oder einem Manager, der zum Pseudo-Partner "erwachsen" geworden ist, der aber genauso gut vor der Pensionierung in den Arsch getreten werden kann und ihn am Trog sitzen lässt. In einigen westlichen Unternehmen gibt es jetzt 30 "Vizepräsidenten" für 100 Mitarbeiter, der mittlere Manager ist jetzt ein Vizepräsident für 50.000 im Monat))) Es ist lustig und sündhaft...

Entweder ein bewusstes Risiko und eine echte Bedrohung für die Arbeit in einer Autowaschanlage, aber auf dem Weg dorthin mit mehr Enthusiasmus, Interesse und Abenteuer, oder ein noch größeres Risiko, aber versteckt "unter dem Teppich" "Karriereentwicklung", mit Enttäuschung sowohl über den Prozess als auch über das Ergebnis. Wenn du als Plebejer geboren wirst, gibst du die Hoffnung besser gleich auf, aber du kannst versuchen, es zu "schaffen", du hast sowieso nichts zu verlieren, zumindest kannst du vor deinem Tod sagen, dass du das Beste getan hast und nicht dein ganzes Leben als Schlampe kriechen musst)))

 
Aleksey Vyazmikin:

Ob es sich lohnt, die oberen TFs zu streichen, die die Einstiegsmöglichkeiten so stark einschränken, ist die Frage...

Entweder Sie testen es manuell und entscheiden dann, oder Sie optimieren es.

 
elibrarius:

Entweder Sie tüfteln manuell und entscheiden dann, oder Sie optimieren.

Ich muss mich durch die Blätter wühlen und die Ursache finden, ich werde mich in den nächsten Tagen darum kümmern - dafür brauche ich etwas Ruhe.

Bisher wurden einige Modelle durch die Markierung erschüttert - es scheint, dass sie mehr Variationen aufweisen, was im Hinblick auf die Paarung interessant sein könnte


 

Herzlichen Glückwunsch!

Terminal: Es wurde eine API für die Abfrage von Daten vom MetaTrader 5-Terminal über Anwendungen mit derSprache Rhinzugefügt.

Wir haben ein spezielles Paket MetaTraderR vorbereitet. Es enthält eine DLL für die Interaktion zwischen R und dem MetaTrader 5-Terminal, Dokumentation und r-Hilfsdateien. Das Paket wird derzeit imCRAN-Repositoryregistriert und steht bald zum Herunterladen und Installieren zur Verfügung.

Warten wir auf die Fortsetzung.

Viel Glück!

 
Vladimir Perervenko:

Herzlichen Glückwunsch!

Terminal: Es wurde eine API für die Abfrage von Daten vom MetaTrader 5-Terminal über Anwendungen mit derSprache Rhinzugefügt.

Wir haben ein spezielles Paket MetaTraderR vorbereitet. Es enthält eine DLL für die Interaktion zwischen R und dem MetaTrader 5-Terminal, Dokumentation und r-Hilfsdateien. Das Paket wird derzeit imCRAN-Repositoryregistriert und steht in Kürze zum Herunterladen und Installieren zur Verfügung.

Warten wir auf die Fortsetzung.

Viel Glück!

Die Entwickler ignorieren die Frage nach dem Feedback, so dass die Wahrscheinlichkeit nicht sehr hoch ist, dass es...

 

Hier ist eine weitere Möglichkeit, das Verhalten der Modelle in der Stichprobe darzustellen - hier nach Farben:

TP - richtige Klassifizierung "1" - grün

FP - Fehlklassifizierung "1" - rot

FN - Fehlklassifizierung "0" (eigentlich fehlende "1") - blau

Der Bildschirm ist groß - es ist interessanter, ihn per Klick zu betrachten.

Und das Gif beim Drücken der beiden Varianten wechselt zur Verdeutlichung

Es ist zu erkennen, dass meine Modelle nur sehr wenige Einbrüche auf dem Markt haben, da es sehr viel Blau gibt - wir müssen die Gründe für die Inaktivität untersuchen. Vielleicht sollte ich nach anderen Wegen suchen, um das Lernen zu stoppen, nicht nur durch Genauigkeit. Ich würde natürlich sowohl der Vollständigkeit als auch der Genauigkeit gewisse Grenzen setzen, aber aus irgendeinem unbekannten Grund wird diese Option, das Training zu stoppen, von den Entwicklern nicht angeboten, was sehr schade ist.

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