Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2115
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Die Überabtastung bringt noch nichts, aber der "Wälzer" hat das Ergebnis ein wenig verbessert - das bedeutet, dass etwas in den Daten steckt, die Hauptsache ist, dass man richtig gräbt.
Histogramm der Modelle mit verschiedenen Quantisierungseinstellungen auf der Probe.
Dadurch wird eine bessere Abgrenzung zwischen den Klassen erreicht. Das gilt auch für die Daten, so dass die Einteilung in Klassen klar ist und sich die Beispiele nicht überschneiden.
und ich weiß sogar, wie man es macht... irgendwie clever, aber ich habe es noch nicht gemachtSie sorgt für eine bessere Abgrenzung zwischen den Klassen. So sollten auch die Daten aufbereitet werden, damit die Einteilung in Klassen klar ist und sich die Beispiele nicht überschneiden.
und ich weiß sogar, wie man es macht... ich bin ziemlich schlau, aber ich habe es noch nicht gemachtIch frage mich, wie? In unserem Bereich kann man die Klassen in der Regel als gleichmäßig gemischt bezeichnen.
Sie sorgt für eine bessere Abgrenzung zwischen den Klassen. Auch die Daten sollten auf die gleiche Weise aufbereitet werden, damit die Einteilung in Klassen klar ist und sich die Beispiele nicht überschneiden.
und ich weiß sogar, wie man es macht... irgendwie clever, aber ich habe es noch nicht gemacht.Clustering zum Label Sampling hinzufügen. Clustering nach denselben Attributen, dann Sampling mit Clustern. Die Klassen werden getrennt, aber es ist nicht klar, was mit den neuen Daten geschehen wird. Theoretisch sollte es besser werden.
Deshalb habe ich diese Idee diese Woche hier behandelt :)
Ich schlage nur vor, die Zahl der Hauptfächer zu verringern.
Deshalb habe ich diese Idee diese Woche hier behandelt :)
Ich schlage lediglich vor, die Zahl der Hauptfächer zu verringern.
habe ich nicht gesehen
Gibt es Methoden/Werkzeuge, die dies automatisch tun können?
Gibt es Methoden/Werkzeuge, die dies automatisch tun können?
Ich weiß es nicht, ich muss es abwarten. Vielleicht schaue ich mir das am Wochenende mal an.
Bitte lassen Sie es mich wissen, wenn Sie es finden, andernfalls werde ich anfangen, mein Fahrrad zu bauen :)
Elibrarius schlug vor, einfach einen verzweigten Baum zu erstellen und diesen anstelle der Clusterbildung zu verwenden, wobei Informationen aus den Blättern genommen werden, um die Mehrheitsklasse zu reduzieren.
Aktuelle Zukunft - Ausbildung 2018 abgeschlossen. Zu schön.
Und hier ist das gleiche Muster in den letzten Futures zu sehen. Hier ist es noch trauriger, aber erträglich.
Noch näher am Ende der Ausbildung sehen wir die Zukunft. Und genau da liegt das Problem.
Und ich verstehe nicht, was hier los ist - es scheint, dass die Ergebnisse umso besser sein sollten, je näher das Ende der Ausbildung rückt, aber es ist das Gegenteil der Fall - eine Anomalie!
Die Antwort scheint im Trend selbst zu liegen - aktuelle Futures ohne MO
Zuletzt
und auch
Oh, das ist MO!?