Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1275
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Estás haciendo un disparate, porque estás imitando el algoritmo del bosque y del boosting en lugar de leer la teoría de por qué funciona, otra vez.
De nuevo no estás leyendo con atención: yo descarto el predictor de la raíz según un criterio determinado, mientras que el mismo CatBoost lo hace al azar.
Gracias por la foto, cuando tuve la oportunidad de comunicarme con Doc fue así.
De nuevo, no estás leyendo con atención: yo descarto el predictor de la raíz según un criterio determinado, mientras que el mismo CatBoost lo hace de forma aleatoria.
Gracias por la foto, cuando tuve la oportunidad de comunicarme con Doc, así fue.
El algoritmo no depende en absoluto del número de divisiones por rasgo, no de la raíz.
el algoritmo de alphastar fue CAMBIADO específicamente para revashn de una vista de mapa completo a una vista de corte, no lo hicieron bien
puedes ver que el bot es lento cambiando entre ventanas, no puede entender donde está el prisma y está corriendo de un lado a otro
Es un error.
No te respeto.
No te comuniques conmigo, Maxim, no te obligo. Respeto a todas las personas con las que hablo siempre que no se pongan groseras.
Vuelves a referirte a los comentarios entre bastidores, ¿cómo te imaginas técnicamente lo que pasó? ¿No crees que simplemente se ha reducido la tasa de fotogramas de la colección general de mapas? Ciertamente, la visualización del mapa general, supuestamente a través de los ojos de la red, se realiza mediante un movimiento rápido cuadro a cuadro a través de la pantalla, y no puede haber otra opción. Y hablar de "hecho como ve un humano" es una tontería, y sólo puede reflejar la fantasía de cómo ve un humano.
Bot ve una unidad y reacciona adecuadamente, de acuerdo con el algoritmo - protege la base, su problema es que no podía dividir las tropas - para proteger la base y el ataque - hay una variedad de prisa en todas partes, y cuando fue al desarrollo, el bot fusionado.
Sea lo que sea que dejes, el algoritmo no depende de ello en absoluto... la importancia depende del número de divisiones por rasgo, no de la raíz.
Esto suena a ignorancia... Si los libros no describen tal método, es obviamente malo...
Esto suena a ignorancia... Si los libros no describen tal método, entonces es malo a sabiendas...
eso es ignorancia de tu parte... es una discusión sobre algo que no está claro y tiene algunas definiciones y significados especiales...)
No charles, Maxim, no te estoy obligando. Respeto a todos los interlocutores siempre que no se pongan groseros.
Vuelve a referirse a los comentarios entre bastidores, ¿cómo se imagina técnicamente lo que ha sucedido? ¿No crees que simplemente se ha reducido la tasa de fotogramas de la colección general de mapas? Ciertamente, la visualización del mapa general, supuestamente a través de los ojos de la red, se realiza mediante un movimiento rápido cuadro a cuadro a través de la pantalla, y no puede haber otra opción. Y hablar de "hecho como ve un humano" es una tontería, y sólo puede reflejar la fantasía de cómo ve un humano.
Bot ve una unidad y reacciona adecuadamente, de acuerdo con el algoritmo - protege la base, su problema es que no podía dividir las tropas - para proteger la base y el ataque - hay una variedad de prisa en todas partes, y cuando fue al desarrollo, el bot fusionado.
Shurik, eres tonto, lo siento.
Shurik, eres estúpido, lo siento.
No sé por qué caes tan bajo y te permites ponerte histérico...
No tengas miedo de pensar con la cabeza y no juzgues a los que lo hacen.
No sé por qué caes tan bajo y te permites ponerte histérico...
No tengas miedo de pensar con la cabeza y no juzgues a los que lo hacen.
Que Dios me perdone.
Por favor, adjunta el código (o ls), interesante de ver. Tal vez se encuentre algo nuevo.
Por cierto, Alglib utiliza un conjunto aleatorio de predictores (50% del número total por defecto) para elegir la partición en cada nodo. Este parece ser un enfoque estándar de los creadores de Random Forest. El resultado es una gran variedad de árboles.
Pero es difícil encontrar los mejores, ya que la diferencia en el error final no es superior al 1%. Es decir, todos los árboles llegan aproximadamente al mismo resultado, pero en un árbol para un predictor hubo una división antes, en otro árbol para el mismo predictor después (porque antes se excluyó de la lista para la división).
En general, hay un problema con la selección de los predictores. Estoy pensando en hacer una búsqueda completa para comprobar 100 predictores, añadiendo 1 a la vez y dejando los que mejoran el resultado. Si excluyes el predictor de la raíz 40 veces, después de complejos cálculos, entonces tal vez la fuerza bruta completa sea más fácil? ¿O tienes unos mil predictores ahí?
El punto es que incluso si de todos los tomados 50%, a continuación, hay una clara selección de estos 50% en la primera división de la raíz (o en Alglib no es así?). CatBoost no sólo tiene una selección aleatoria de predictores, sino también una división aleatoria (los pesos se añaden aleatoriamente a los cálculos) en los primeros árboles.
Obtengo resultados diferentes, y mi objetivo no es estimar todo el modelo, sino obtener hojas, que con alta probabilidad describen la mayor parte de la muestra. Luego esas hojas se prueban en la historia año a año y se hace una composición de las mismas, que tal vez no describa todo el mercado, pero creo que es mejor tener respuestas más exactas a lo que se sabe que adivinar con un 50% de probabilidad en la mayoría de las veces.
Predictores, ahora estará en la región de 600, por lo que un rebasamiento completo ya no es realista.