L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2819
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Tout regroupement ou classificateur possède une matrice de probabilités, de transitions ou de distances. C'est ce qu'on appelle les valeurs brutes. Et il y a des étiquettes de classe/cluster. Il s'agit de comparer des éléments disparates.
Oui, mais ce n'est pas tout à fait exact. C'est la façon dont je préfère décrire l'état actuel et prédire l'avenir. Ces tâches sont essentiellement les mêmes. Un changement d'état est une prédiction, même s'il s'agit d'une description de l'état actuel))))
Oui, mais ce n'est pas tout à fait exact. C'est ainsi que je préfère décrire la situation actuelle et prédire l'avenir. Ces tâches sont essentiellement les mêmes. Un changement d'état est une prédiction, même s'il s'agit d'une description de l'état actuel))))
C'est sans équivoque. Tant qu'il y aura une comparaison entre un opa et un doigt, je ne participerai plus au dialogue. D'ailleurs, ce n'est pas moi qui l'ai entamé.
Essentiellement, la probabilité future et le regroupement d'états sont identiques, quelle est la différence ?
Essentiellement, la probabilité future et le regroupement d'états sont identiques, quelle est la différence ?
C'est difficile, n'est-ce pas ? Probabilités brutes sans seuil vs clusters avec seuil
En fait, il y a une similitude, une ligne est une moyenne de motifs, oui, plus est moins, et comment caractériser le mouvement ? Seulement par la distance parcourue, et la distance est seulement par la plus petite distance, c'est-à-dire une grille. Oui, les entités discrètes sont plus compliquées que les entités continues, mais ce que nous avons est ce avec quoi nous travaillons)).
Je préfère streamer un jouet. Qu'y a-t-il d'autre à faire un samedi ?
https://www.twitch.tv/gamearbuser
J'ai un enfant qui travaille à temps partiel en tant que commentateur sur les courses de compétition)))). Et dans la vraie vie, il fait aussi du karting et du patin à glace)))))).
J'ai un enfant qui travaille à temps partiel comme commentateur sur les courses de compétition)))). Et dans la vraie vie, il est aussi sur le kart et fait du skate))))).
laissez le streamer comment il patine ) il collectera des dons plus tard.
fixer la date
les 10 premières informations sur le cours des actions, si vous souhaitez créer de nouvelles fonctionnalités, sinon elles doivent être supprimées de la formation.
dernière ligne - objectif
diviser la sélection en deux pour l'entraînement et le test
sur le Forrest sans aucun réglage que j'obtiens sur les nouvelles données
sur hgbusta avec les nouvelles caractéristiques, j'obtiens Akurashi 0.83.
Je me demande s'il est possible d'obtenir 0,9 Akurashi ?
Personne n'y a touché ? (
Je l'ai touché juste pour m'amuser).
J'ai utilisé la forêt aléatoire.
Variables non utilisées :
X_OI
X_PER
X_TICKER
Comme demandé, treyne et test en deux.
J'ai limité le nombre maximum d'arbres cultivés à 500.
MSE sur traine pour 500 arbres cultivés
MSE sur le test pour 500 arbres cultiv és
La métrique résultante sur traine(OOB) et sur test.
Ici, je ne sais pas comment ramener votre précision 0 ,77 Random forest à cette métrique.
Probablement vous devriez soustraire MSE de un,
1- 0,16 = 0,84
Ensuite, vous obtenez la précision que vous avez sur XGBoost )).
Et les variables qui contribuent à la formation.
C'est le type d'analyse que j'ai obtenu )
Je l'ai touché juste pour le plaisir )
Forêt aléatoire utilisée.
Variables non utilisées :
X_OI
X_PER
X_TICKER
Comme demandé, suivi et test en deux fois.
Les prix absolus OHLC devraient probablement être jetés aussi ) comme je l'ai écrit )
MSE sur trayne pour 500 arbres cultivés
MSE sur test pour 500 arbres cultivés
La métrique résultante sur traine (OOB) et sur test.
Ici je ne sais pas comment ramener votre précision 0 ,77 Random forest à cette métrique.
Probablement MSE devrait être soustrait de un,
Vous faites de la régression, vous faites de la classification ! Vous avez tout faux.
Les prix absolus de l'OHLC devraient probablement être jetés aussi ) au moment où j'écris ces lignes.
Vous faites de la régression, vous devriez faire de la classification ! Vous vous trompez complètement.
Voici la classification, sans OHLC.
La précision est de 0,79.
Test ROC.
Matrice de confusion.
Variables d'influence
