Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1279
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Herausfinden und Freisetzen sind zwei verschiedene Dinge. Ich bin noch am Experimentieren. Ich verwechsle im Moment die Prädiktoren. Vielleicht gebe ich es auf, so wie ich NS aufgegeben habe, weil ich den Lärm nicht ertragen konnte.
Das ist leicht herauszufinden. Sie müssen sich den Code ein paar Stunden lang ansehen, dann wird Ihnen alles klar.Ja, natürlich ist es anders, aber eine gute Hand kann viel bewirken! Ich hingegen finde es schwierig, den Code anderer Leute zu verstehen, also lasse ich es bleiben.
Und der Wald, so ist es in seinem Konzept wird immer laut sein (in der Tat, weißes Rauschen sollte das Rauschen mit einem selbstbewussten kollektiven Antworten überlappen), denn es funktioniert nicht aufgrund der Qualität, sondern Quantität, ich denke, wir müssen irgendwie mehr Kontrolle und Qualität der Bäume und ihre Einzigartigkeit.
Ich verstehe nicht, warum Ihnen meine Idee, Blätter von Bäumen zu sammeln, nicht gefällt; Sie können zu einer Umfrage gehen oder versuchen, die Blätter so zu verteilen, dass sie sich bei der Probenahme nicht überschneiden... Das Rauschen ist natürlich geringer, aber es ist wichtig, dass die Regel im Blatt eine wirkliche Bedeutung hat, dann wird sie über die Zeit stabil sein.
Ich verstehe nicht, warum Ihnen meine Idee, Blätter von den Bäumen zu sammeln, nicht gefällt - Sie können entweder abstimmen oder versuchen, die Blätter so zu verteilen, dass sie sich in der Stichprobe nicht überschneiden... Wenn man nicht genug Rauschen hat, ist es wichtig, dass die Regel im Blatt eine wirkliche Bedeutung hat, dann wird sie über die Zeit stabil sein.
Ich habe den Wald noch nicht vollständig erkundet. Deshalb habe ich keine Zeit, mich von etwas anderem ablenken zu lassen.
Ich verstehe. Arbeiten Sie es aus, schreiben Sie über Ihre Leistungen - interessant.
Jetzt versuche ich, einen Pool von solchen merkwürdigen CatBoost-Modellen, die eine geringe Anzahl von Bäumen (1-30) haben, für tieferes Lernen zu erstellen und zu bewerten, ob tiefes Lernen unter 100-300 Bäumen sinnvoll ist.
Interessanterweise ist der erste Teil der Probe (in blau hervorgehoben, aber ein wenig mehr als nötig, weil es eine Aufschlüsselung der letzten Balance hoch zeigte, sagen sie, es war lang) für die Ausbildung sieht sehr mittelmäßig nach der Anwendung des Modells, und dann gibt es ein Muster, das das Modell zu nutzen beginnt, während auf der Testprobe (auf dem das Modell ausgewählt wird) ist nicht so offensichtlich wie auf der Prüfung (nicht in der Ausbildung beteiligt). Vielleicht ist dies ein Zeichen von Untertraining, ob es besser ist als Übertraining, ist die Frage.
Wenn jemand interessiert ist, kann ich die Batterns, Sampling, Einstellungen über die Kommandozeile laufen zu legen, auch jeder, der nicht Python gemeistert hat, wie ich habe.
Ich gebe eine minutengenaue Variante an und füge den Handelsbericht des Testers bei.
Aber ich habe die Indikatoren ein wenig verbessert.
Die Sharpe Ratio liegt jetzt bei 0,29.
Schließlich gezählte Permutation und die eigentliche Neuauszählung des Waldes mit 1 Prädiktor entfernt. Die Ergebnisse sind ganz und gar nicht ähnlich.
Die Autoren der Permutation haben mit 6 Prädiktoren experimentiert, ich mit 65. Vielleicht ist es mit 6 Prädiktoren einfacher, den Rauscheingang zu trennen. Außerdem ist der Wald immer noch zufällig, vielleicht hat er auch die Zufälligkeit in die Liste der Wichtigkeit aufgenommen.
Jetzt werde ich dieselben Daten noch einmal durchgehen und morgen früh werde ich 4 Wichtigkeitstabellen vergleichen.
Am ähnlichsten waren 2 Permutationsbedeutungstabellen (nur aus verschiedenen Durchläufen mit denselben Daten).
Die Wichtigkeitstabellen, die man durch erneutes Zählen des Waldes erhält, wenn man 1 Prädiktor entfernt, ähneln einander nicht, auch nicht der Permutation.
Hallo Maschinisten!
Stimmt, hier gibt es nur Gralstester, und das Marlesonsche Ballett wird vom Bräutigamlehrling und seiner Truppe inszeniert :)
Ja, hier in der Gegend gibt es nur Gralstester, und das Marlesonianische Ballett wird von The Groom's Apprentice und Co. geleitet :)
Kesha Sohn.
Sie bringen mich zum Lachen.
Tiefe des Denkens,
Was für eine Silbe.