Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 976
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Ich frage mich, warum dies geschehen kann?
Ich verwende DNN Darch, Backpropagation, Dropout.
Epoche: 16 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 41.69% (2668/6400)
Epoche: 17 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 31.87% (2040/6400)
Epoche: 18 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 32.09% (2054/6400)
Epoche: 19 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 39.55% (2531/6400)
Epoche: 20 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 38.02% (2433/6400)
Epoche: 21 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 49.89% (3193/6400)
Epoche: 22 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 50.56% (3236/6400)
Epoche: 23 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 45.56% (2916/6400)
D.h. man nimmt ein gut trainiertes Netz aus Schritt 17 und verschlechtert es bis Schritt 21.
Ich hab's.
Das hat nicht geholfen:Ich setze bei jeder Epoche eine neue Maske auf, werde zu jedem miniBatch wechseln - sollte besser werden
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 45.11% (2887/6400)
Epoche: 10 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 34.92% (2235/6400)
Epoche: 11 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 30.16% (1930/6400)
Epoche: 12 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 45.28% (2898/6400)
Epoche: 13 von 100
Klassifizierungsfehler bei der Zugmenge: 39.56% (2532/6400)
Das ist in Ordnung. Wie sollte es sein? Nach dem Training wird das beste Modell an Sie zurückgeschickt. Das Kriterium des "Besseren" ist Ihnen überlassen. Sie wissen das.
Eine Verringerung der Charge führt nicht immer zu einer besseren Qualität.
Handelt es sich um ein Modell mit optimierten Hyperparametern? Zeigen Sie mir Ihre Modellparameter und Ihr Trainingsschema. Vielleicht wird dann etwas klar.
Viel Glück!
Das ist in Ordnung. Wie sollte es sein? Nach dem Training wird das beste Modell an Sie zurückgeschickt. Das Kriterium für "besser" bleibt Ihnen überlassen. Sie wissen das.
Eine Verringerung der Charge führt nicht immer zu einer besseren Qualität.
Handelt es sich um ein Hyperparameter-optimiertes Modell? Zeigen Sie mir Ihre Modellparameter und Ihr Trainingsschema. Vielleicht wird dann etwas klar.
Viel Glück!
Es ist nur so, dass auf Ihren Diagrammen der Fehler um 5 Prozent gestiegen ist, nachdem er sich 30 Prozent genähert hatte. Ich habe 30, ich habe 50.
Ja, es wird ein besseres Modell herauskommen.
Und ja - solche Modelle erhält man, wenn man die Hyperparameter optimiert.
Ich glaube eher, dass es LearnRate = 1 ist. Aber ich habe 0,7 und 0,3 und 0,1 - und 0,01 - ausprobiert. Irgendwo bis 0,1 gibt es noch etwas mit Fehler 30%, und bei niedriger LearnRate <0,1 kann HC überhaupt nichts lernen. Bei LearnRate = 1 soll es also mehrere Varianten finden, von denen ich dann die beste nehme.
Zweiter Tag im Kampf mit Anaconda. Bereits 3 Neuinstallationen in 2 Tagen. Bei der Initialisierung von Spyder treten Fehler auf.
Gestern schien alles in Ordnung zu sein. Installiert numpy, die Katze sollte bereits in der Basis sein, aber es war nicht. Die Fehler begannen dort.
Ich habe numpy deinstalliert und erneut installiert, ohne Erfolg.
Als nächstes schrieb ich import numpy - die Antwort ist, dass das Modul installiert, aber nicht initialisiert ist.
Eine Neuinstallation von Anaconda mit Bereinigung der Registrierung und Löschen aller Überbleibsel von Anaconda-bezogenen Dateien und Ordnern hat nicht geholfen.
Ich drehe durch.))
Zweiter Tag im Kampf mit Anaconda. Bereits 3 Neuinstallationen in 2 Tagen. Bei der Initialisierung von Spyder treten Fehler auf.
Gestern schien alles in Ordnung zu sein. Installiert numpy, die Katze sollte bereits in der Basis sein, aber es war nicht. Die Fehler begannen dort.
Ich habe numpy deinstalliert und erneut installiert, ohne Erfolg.
Als nächstes schrieb ich import numpy - die Antwort ist, dass das Modul installiert, aber nicht initialisiert ist.
Eine Neuinstallation von Anaconda mit Bereinigung der Registrierung und Löschen aller Überbleibsel von Anaconda-bezogenen Dateien und Ordnern hat nicht geholfen.
Ich bin erstaunt))
Warum brauchen Sie conda, lernen Sie zuerst die Grundlagen von Python, dann IPython, dann conda, das überhaupt nicht notwendig ist.
Das gleiche Tflow und sklearn kann auch ohne diese installiert werden.
Ich bin erstaunt.))
Lernen Sie die Grundlagen des Computers kennen. Mit dem Computer, sozusagen.
Lernen Sie die Grundlagen des Umgangs mit einem Computer. Mit einem Computer, sozusagen...
))
Lernen Sie die Grundlagen des Umgangs mit einem Computer. Ein Computer, sozusagen...
Können Sie es selbst tun? Das bezweifle ich sehr).
IPython Desktop Referenzhandbuch
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Warum brauchen Sie conda? Lernen Sie zuerst die Grundlagen von Python, dann IPython, dann conda, was überhaupt nicht notwendig ist.
Tflow und sklearn können problemlos ohne diese installiert werden.
Dessen bin ich mir bewusst. Ich mochte Spyder. Das Standard-Python-Programm hat nur wenige Funktionen. Und Spyder ist fast VS (nur ein Scherz). Ich muss sagen, dass ich noch keine anderen Editoren als den Standard-Editor gesehen habe.
Im Übrigen ist mit Python alles in Ordnung - es funktioniert ohne Probleme, außer Spyder - das ist nicht so klar. Und es glitches bereits out of the box, und zwar nur mit numpy und matplotlib. Alle anderen funktionieren bis jetzt, aber mit Spyder-ra bin ich noch nicht weit gekommen.
Ich möchte auch nicht alle Editoren nacheinander installieren und ausprobieren.