Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 976
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Me pregunto por qué puede ocurrir esto.
Utilizo DNN Darch, backpropagation, dropout.
Época: 16 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 41.69% (2668/6400)
Época: 17 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 31.87% (2040/6400)
Época: 18 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 32.09% (2054/6400)
Época: 19 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 39.55% (2531/6400)
Época: 20 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 38.02% (2433/6400)
Época: 21 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 49.89% (3193/6400)
Época: 22 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 50.56% (3236/6400)
Época: 23 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 45.56% (2916/6400)
Es decir, toma una red bien entrenada del paso 17 y la degrada en el paso 21.
Lo tengo.
No ayudó:Puse una nueva máscara en cada época, cambiará a cada miniBatch - debería mejorar
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 45.11% (2887/6400)
Época: 10 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 34.92% (2235/6400)
Época: 11 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 30.16% (1930/6400)
Época: 12 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 45.28% (2898/6400)
Época: 13 de 100
Error de clasificación en el conjunto de trenes: 39.56% (2532/6400)
Eso está bien. ¿Cómo debería ser? Tras el entrenamiento, se le devolverá el mejor modelo. El criterio de "mejoría" depende de usted. Ya lo sabes.
La reducción del lote no siempre da lugar a una mayor calidad.
¿Es un modelo con hiperparámetros optimizados? Muéstrame los parámetros de tu modelo y tu esquema de entrenamiento. Tal vez se aclare algo.
Buena suerte
Eso está bien. ¿Cómo debería ser? Tras el entrenamiento, se le devolverá el mejor modelo. El criterio de "mejor" depende de usted. Ya lo sabes.
La reducción del lote no siempre da lugar a una mayor calidad.
¿Es un modelo hiperparamétrico optimizado? Muéstrame los parámetros de tu modelo y tu esquema de entrenamiento. Tal vez se aclare algo.
Buena suerte
Es que en sus gráficos, el error saltó un 5% después de acercarse al 30%. Tengo 30, tengo 50.
Sí, saldrá un modelo mejor.
Y sí, esos modelos se obtienen al optimizar los hiperparámetros.
Tiendo a pensar que es LearnRate = 1. Pero he probado con 0,7, 0,3, 0,1 y 0,01. En algún punto hasta 0,1 todavía hay algo con error 30%, y a bajo LearnRate <0,1 HC no puede aprender nada en absoluto. Por lo tanto, con LearnRate = 1, se buscarán varias variantes de las que se tomará la mejor.
Segundo día luchando con Anaconda. Ya son 3 reinstalaciones en 2 días. Spyder recibe errores al inicializar.
Ayer todo parecía estar bien. Instalado numpy, el gato ya debería estar en la base, pero no lo estaba. Los errores empezaron ahí.
He desinstalado numpy y lo he vuelto a instalar sin ningún efecto.
A continuación escribí import numpy - la respuesta es que el módulo está instalado pero no inicializado.
La reinstalación de Anaconda con la limpieza del registro y la eliminación de todos los restos de archivos y carpetas relacionados con Anaconda no ayudó.
Estoy alucinando).
Segundo día luchando con Anaconda. Ya son 3 reinstalaciones en 2 días. Spyder recibe errores al inicializar.
Ayer todo parecía estar bien. Instalado numpy, el gato ya debería estar en la base, pero no lo estaba. Los errores empezaron ahí.
He desinstalado numpy y lo he vuelto a instalar sin ningún efecto.
A continuación escribe import numpy - la respuesta es que el módulo está instalado pero no inicializado.
La reinstalación de Anaconda con la limpieza del registro y la eliminación de todos los restos de archivos y carpetas relacionados con Anaconda no ayudó.
Estoy asombrado))
Para qué necesitas conda, primero aprende lo básico de python, luego IPython, luego conda, que no es necesario en absoluto.
El mismo Tflow y sklearn se pueden instalar fácilmente sin él.
Estoy asombrado)).
Aprende los fundamentos de la informática. Con el ordenador, por así decirlo.
Aprende los fundamentos del uso de un ordenador. Con un ordenador, por así decirlo...
))
Aprende los fundamentos del uso de un ordenador. Un ordenador, por así decirlo...
¿Puede hacerlo usted mismo? Lo dudo mucho).
Guía de referencia de IPython Desktop
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
¿Por qué necesitas conda? Aprende primero los fundamentos de python, luego IPython y después conda, que no es necesario en absoluto.
Tflow y sklearn se pueden instalar fácilmente sin él.
Soy consciente de ello. Me gustaba Spyder. El estándar de Python tiene poca funcionalidad. Y Spyder es casi VS (es una broma). Debo decir que aún no he visto otros editores además del estándar.
Por lo demás, todo está bien con Python - funciona sin problemas, excepto Spyder- que no está tan claro. Y ya falla al salir de la caja, en eso sólo con numpy y matplotlib. El resto está funcionando hasta ahora, pero no he ido muy lejos con Spyder-ra todavía.
Tampoco quiero instalar/probar todos los editores seguidos.