L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1831
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Quel est le principe de la réduction des feuilles ? Regroupement par similarité et sélection de la meilleure option du groupe ?
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Apparemment, 700 est un total de 100 arbres.
Si vous construisez un arbre, vous obtenez les mêmes 7 règles que vous pensez être magiques)).
Voici ce qu'un arbre m'a donné pour les iris (Précision 96% ou 6 erreurs sur 150 exemples}}.
C'était un exemple, quelle différence cela fait-il de savoir quelle erreur vous avez commise avec votre seul arbre...
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Eh bien, c'était un exemple, qui se soucie de l'erreur que vous avez obtenue avec un arbre...
Pour montrer que ce n'est pas de la magie
prenez une tâche moins primitive, où par exemple vous avez besoin de 1000 arbres, ce sera +- 7000 règles, et voyez ensuite comment vous décrivez les données avec une seule règle et avec une erreur similaire comme par exemple
Prenez une tâche moins primitive, où vous avez besoin de 1000 arbres par exemple, ce sera +- 7000 règles, et voyez ensuite comment vous décrivez les données avec une règle et avec une erreur similaire comme par exemple
Chaque problème a sa propre solution. J'ai montré que pour votre exemple avec les iris, la magie n'est pas nécessaire, et qu'un arbre suffit. Au fait, quelle est votre magie là-bas ?
Comprenez-vous ce qu'est un exemple et pourquoi il doit être simple ? ou pensez-vous que je suis intéressé par l'analyse des iris ? :))
La magie n'est pas dans l'algorithme, la magie a été dit dans le contexte d'une conversation avec Zhenya, la magie est que vous pouvez réduire considérablement l'information laissant utilesComprenez-vous ce qu'est un exemple et pourquoi il doit être simple ? ou pensez-vous que je suis intéressé par l'analyse des iris ? :))
Je propose un concept permettant de créer automatiquement des CTs de toute complexité, de toute nature. Qui a un tel concept ?
C'est le concept qui n'est pas clair. L'énoncé du problème n'est pas complet. D'après ce que j'ai lu, voulez-vous trouver des événements en utilisant des arbres aléatoires, puis identifier des chaînes répétitives d'événements différents et enfin faire une prévision en utilisant une image de chaîne incomplète ?
C'est le concept qui n'est pas clair. L'énoncé du problème n'est pas complet. D'après ce que j'ai lu, voulez-vous utiliser un algorithme d'arbre aléatoire ou autre pour identifier des événements, puis identifier des chaînes répétitives d'événements différents et enfin utiliser l'image de la chaîne incomplète pour faire une prédiction ?
Pourquoi avez-vous besoin de tout cela ? Voulez-vous créer cet algorithme ?
https://sites.google.com/site/houtaodeng/intrees
Vous comprenez ce qui se passe ?
Si j'ai bien compris, il suggère d'élaguer puis de placer les divisions fréquentes dans un prétraitement séparé. C'est vrai ou pas ?
Avez-vous compris vous-même ce qui se passait ?
Non, je ne l'ai pas fait.