Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 16): Ein frischer Blick auf die Entscheidungsbäume"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 16): Ein frischer Blick auf die Entscheidungsbäume :

Tauchen wir ein in die komplizierte Welt der Entscheidungsbäume in der neuesten Folge unserer Serie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist auf Händler zugeschnitten, die nach strategischen Einsichten suchen, und dient als umfassende Zusammenfassung, die die wichtige Rolle von Entscheidungsbäumen bei der Analyse von Markttrends beleuchtet. Wir erforschen die Wurzeln und Äste dieser algorithmischen Bäume und erschließen Sie deren Potenzial zur Verbesserung Ihrer Handelsentscheidungen. Erleben Sie mit uns eine erfrischende Perspektive auf Entscheidungsbäume und entdecken Sie, wie sie Ihnen bei der Navigation durch die Komplexität der Finanzmärkte behilflich sein können.

Ich habe in dieser Artikelserie einen Artikel über Entscheidungsbäume geschrieben, in dem ich erklärt habe, worum es bei Entscheidungsbäumen geht, und wir haben einen Algorithmus entwickelt, der uns bei der Klassifizierung der Wetterdaten hilft. Allerdings waren der Code und die Erklärungen in dem Artikel nicht prägnant genug. Da ich immer wieder Anfragen erhalte, einen besseren Ansatz zur Erstellung von Entscheidungsbäumen zu liefern, glaube ich, dass es besser wäre, einen zweiten Artikel zu schreiben und besseren Code für den Entscheidungsbaum bereitzustellen. Die Klärung der Entscheidungsbäume wird das Verständnis der Random-Forest-Algorithmen erleichtern, zu denen in Kürze ein Artikel erscheinen wird

Nachdem wir das gezeigt haben, wollen wir uns ansehen, wie das Ganze in der Praxis funktioniert, wie man den Baum aufbaut und wie man ihn verwendet, um Vorhersagen beim Training und beim Testen zu treffen, ganz zu schweigen vom Echtzeithandel. Wir werden den am meisten verbreiteten Iris-CSV-Datensatz verwenden, um zu testen, ob er funktioniert.

Autor: Omega J Msigwa