Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1919
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Ein Bild wie dieses
ergibt dieses Diagramm des Gewinns
Wie macht man einen Screenshot? Kann man ihn so speichern und dann einfach von einem leeren Blatt laden und das Modell erscheint?
Ja
Wie interpretieren Sie diese Art des Stapelns?
Nun, es handelt sich um einen Cluster, der aussieht wie Objekte im mehrdimensionalen Raum, die zu solchen Klumpen in drei Dimensionen zusammengefasst sind, so dass Sie Ihre 100-500 dimensionalen Daten in drei Dimensionen betrachten und ihre Struktur irgendwie abschätzen können
Übrigens, wie stellt man die Farben zwangsweise auf Klassen um - ich verstehe nicht, was was ist?
Dort sind die Farben bereits durch die Variable target festgelegt, Sie sehen, es gibt drei Farben, das ist Ihr Ziel in drei Klassen
Das Bild oben mit den Inseln ist übrigens nach meiner Prädiktor-Konvertierungsmethode entstanden, und so sieht die ursprüngliche Stichprobe vor der Konvertierung aus
Zwei Nebel...
Die Daten sind im Wesentlichen die gleichen, aber das Ergebnis ist, auch optisch, anders. Ich weiß also nicht, wie ich dieses Instrument verwenden soll, außer als Bewertung der Lernbereitschaft der Probe....
Kann man z. B. ein 3D-Modell, das sich in einem separaten Fenster öffnet und von dem man nicht einmal einen Screenshot machen kann, so speichern und dann einfach von einem leeren Blatt laden, und das Modell erscheint?
Sie können damit sogar neue Daten erkennen
Nun, es sind Cluster, es sieht so aus, als hätten sich Objekte im mehrdimensionalen Raum in drei Dimensionen zusammengeballt, so dass man seine 100-500-dimensionalen Daten in drei Dimensionen betrachten und ihre Struktur irgendwie abschätzen kann
Vielleicht sollte das Ziel nach der Anzahl dieser Inseln festgelegt werden? Ich verstehe die qualitative Bewertung dieser Visualisierung nicht.
Ich sehe, dass die Rückseite schwarz ist und der Rest 1,2,3 - wie kann ich das in Farbe umsetzen?
Sie können damit sogar neue Daten erkennen
Was meinen Sie mit "welche Daten"? Woher?
Vielleicht sollte das Ziel nach der Anzahl dieser Inseln festgelegt werden? Ich verstehe die qualitative Bewertung dieser Visualisierung nicht.
Sie müssen verstehen, dass diese Cluster eine objektive Realität sind, die tatsächliche Struktur Ihrer Daten...
Ihr Ziel ist eine subjektive Realität, deshalb haben Ihre Klassenbezeichnungen nichts mit der Clusterstruktur zu tun.
Schauen Sie sich das Beispiel an und Sie werden alles verstehen.
Sie müssen die Farbe angeben - die Rückseite ist schwarz, die anderen sind 1,2,3 - wie setzen Sie das in Farbe um?
Schauen Sie in der Anleitung in den Kommentaren nach, dort steht alles
Was meinen Sie mit "welche Art von Daten"? Woher?
)))
Wie bei den üblichen Forrest-Netzen tauchen neue Daten auf, die vom gespeicherten Modell erkannt werden können
Sie müssen verstehen, dass diese Cluster eine objektive Realität sind, die tatsächliche Struktur Ihrer Daten...
Ihr Ziel ist eine subjektive Realität (Selbst-Realität), daher haben Ihre Klassenbezeichnungen nichts mit der Struktur der Cluster zu tun.
Ich habe mich also gefragt, was wäre, wenn wir diese Stichprobe in diese Inseln aufteilen und bereits innerhalb dieser Inseln ein Modelltraining durchführen.
Unterschiedliche Cluster weisen auf unterschiedliche Faktoren hin, die die Ergebnisse beeinflussen, bzw. auf deren unterschiedliche Gewichtung.
Nur wie diese Aufteilung erfolgen sollte...
Hier übrigens aus einem anderen Blickwinkel die gleichen vollständigen Daten - 4 Cluster sind sichtbar
Ich weiß also nicht, wie ich dieses Instrument verwenden soll, außer als Bewertung der Bereitschaft der Proben für die Ausbildung....
Verwenden Sie es wie vorgesehen - visualisieren Sie den mehrdimensionalen Raum, um die Datenstruktur zu bewerten, ob es Cluster gibt oder ob es sich um eine Punktwolke handelt, usw.