Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3337

 
mytarmailS #:

Haben Sie sich jemals gefragt, warum dies geschieht?

Es handelt sich um ein fehlerhaftes Muster auf dem Blatt. Eskönnte eine Reihe von Gründen geben, warum das so ist.

Oder haben Sie eine konkrete, eindeutige Antwort?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Geschwindigkeit der Prüfung des in den naiven Code exportierten Modells (catbust)

Und exportiert nach ONNX

Die Interna der beiden Versionen des Bots sind fast gleich, die Ergebnisse sind die gleichen.

Zahlen Sie für die Universalität.

Es ist schade, dass CatBoost hat erhebliche Einschränkungen bei der Modellkonvertierung.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Der Preis für die Vielseitigkeit.

Es ist schade, dass CatBoost erhebliche Einschränkungen bei der Modellkonvertierung hat.

Habe angefangen, mehr in der Bedeutung von Objekten zu stochern, es wird dort ein ganzer Artikel angeboten. Ich werde sehen, was es geben kann.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ich habe angefangen, mehr über die Bedeutung von Objekten zu recherchieren, es wird ein ganzer Artikel vorgeschlagen. Ich werde sehen, was er zu bieten hat.

Ich freue mich, dass Sie immer noch interessiert sind. Schreiben Sie über Ihre Fortschritte bei der Erforschung der Nützlichkeit dieses Ansatzes.

 
Forester #:

Ich denke, ich werde versuchen, die Blattschätzung unter Berücksichtigung der schrittweisen Fehlerkorrektur neu zu erstellen, indem ich nach jedem Blatt (Baum) eine Neuaufteilung vornehme.

Aber trotzdem scheint es bei der Kategorisierung nicht so zu funktionieren..... Ich verstehe die Formeln nicht sehr gut.

So wie ich es verstanden habe, wird bei der ersten Iteration eine approximierte Funktion der Annäherung von Loglosses auf den Etiketten des Ziels aufgebaut, die mit Hilfe von Bäumen angenähert werden soll, und das Delta zwischen der idealen Funktion und der mit Hilfe von Bäumen erhaltenen wird nach Multiplikation mit dem Koeffizienten der Lernrate in das Blatt geschrieben.

Es ist nur so, dass, wenn man einen Fehler markiert, indem man den Ansatz wörtlich nimmt, ist es dann notwendig, einen Fehler in zwei verschiedenen Klassen mit einer, sagen wir "1" zu markieren?

Oder was?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Schön, dass ich Ihr Interesse wecken konnte. Schreiben Sie über die Fortschritte bei der Erforschung der Nützlichkeit dieses Ansatzes.

Ich beschäftige mich schon lange mit diesem Thema. Es gibt noch andere Wege/Pakete da draußen. Diese Funktion wurde irgendwie übersehen, vielleicht wurde sie kürzlich hinzugefügt
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ich bin schon seit langem in diesem Thread. Es gibt andere Wege/Pakete. Diese Funktion wurde irgendwie übersehen, vielleicht haben sie sie kürzlich hinzugefügt

Sie können sich ein Video zu diesem Thema ansehen


 
Aleksey Vyazmikin #:

Die Werte in den Blättern, die summiert werden, um die Y-Koordinate der Funktion zu bilden.

Für mich ist dies die Antwort oder Vorhersage eines Blattes. Ich dachte, dass Sie es um einen Koeffizienten korrigieren wollen.

Aleksey Vyazmikin #:
Es ist nur so, dass wenn man einen Fehler markiert, indem man den Ansatz wörtlich nimmt, sollte dann ein Fehler in zwei verschiedenen Klassen mit einer, sagen wir "1" markiert werden?

Oder, wie?

In dem Trainingsbeispiel aus dem Artikel, nur Regression. Für die Klassifikation kann ich das nicht sagen.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Sie können sich ein Video zu diesem Thema ansehen

Es ist interessant, dass man, wenn man sich mehr oder weniger lange mit MO beschäftigt, zu ähnlichen Schlussfolgerungen kommt. Das ist ein natürlicher Prozess der Evolution des Ansatzes. So sind Sie zu Kozul, statistischem Lernen und zuverlässiger KI gekommen. Wenn Sie diese Begriffe googeln, können Sie nützliche Dinge finden.
 
Forester #:

In dem Trainingsbeispiel aus dem Artikel ist nur Regression enthalten. Bei der Klassifizierung bin ich mir nicht sicher.

Über die Klassifizierung Art von hier schreiben. Aber CatBoost hat eine etwas andere Formel, aber vielleicht ist dies die Kosten der mathematischen Transformationen....

Und ein Link zu einem Video von der gleichen Stelle, glaube ich.