Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1919

 

Ein Bild wie dieses


ergibt dieses Diagramm des Gewinns


 
Aleksey Vyazmikin:

Wie macht man einen Screenshot? Kann man ihn so speichern und dann einfach von einem leeren Blatt laden und das Modell erscheint?

Ja

Aleksey Vyazmikin:

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

Aleksey Vyazmikin:

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....

 
Aleksey Vyazmikin:

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

 
mytarmailS:

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?

target <- as.factor(target)  #   target нужен для того чтобы окрасить точки в цвет целевой

scatter3d(x = um.res[,1], 
          y = um.res[,2], 
          z = um.res[,3],
          groups = target,
          grid = FALSE, 
          surface = FALSE,
          ellipsoid = FALSE,
            bg.col = "black")
 
mytarmailS:

Sie können damit sogar neue Daten erkennen

Was meinen Sie mit "welche Daten"? Woher?

 
Aleksey Vyazmikin:

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

 
Aleksey Vyazmikin:

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

 
mytarmailS:

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


 
Aleksey Vyazmikin:

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.