L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 976
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Mi chiedo perché questo possa accadere?
Uso DNN Darch, backpropagation, dropout.
Epoca: 16 di 100
Errore di classificazione sul set del treno: 41.69% (2668/6400)
Epoca: 17 di 100
Errore di classificazione su Train set: 31.87% (2040/6400)
Epoca: 18 di 100
Errore di classificazione su Train set: 32.09% (2054/6400)
Epoca: 19 di 100
Errore di classificazione su Train set: 39.55% (2531/6400)
Epoca: 20 di 100
Errore di classificazione su Train set: 38.02% (2433/6400)
Epoca: 21 di 100
Errore di classificazione su Train set: 49.89% (3193/6400)
Epoca: 22 di 100
Errore di classificazione su Train set: 50.56% (3236/6400)
Epoca: 23 di 100
Errore di classificazione su Train set: 45.56% (2916/6400)
Cioè prende una rete ben addestrata dal passo 17 e la degrada al passo 21.
Capito.
Non ha aiutato:Ho messo una nuova maschera su ogni epoch, passerà ad ogni miniBatch - dovrebbe migliorare
Errore di classificazione sul set del treno: 45.11% (2887/6400)
Epoca: 10 di 100
Errore di classificazione su Train set: 34.92% (2235/6400)
Epoca: 11 di 100
Errore di classificazione su Train set: 30.16% (1930/6400)
Epoca: 12 di 100
Errore di classificazione su Train set: 45.28% (2898/6400)
Epoca: 13 di 100
Errore di classificazione su Train set: 39.56% (2532/6400)
Va bene. Come dovrebbe essere? Dopo l'allenamento, il modello migliore vi sarà restituito. Il criterio del "meglio" dipende da voi. Lei lo sa.
La riduzione del lotto non sempre si traduce in una migliore qualità.
È un modello con iperparametri ottimizzati? Mostrami i parametri del tuo modello e il tuo schema di allenamento. Forse qualcosa diventerà chiaro.
Buona fortuna
Va bene. Come dovrebbe essere? Dopo l'allenamento, il modello migliore vi sarà restituito. Il criterio per "meglio" dipende da voi. Lei lo sa.
La riduzione del lotto non sempre si traduce in una migliore qualità.
È un modello ottimizzato per iperparametri? Mostrami i parametri del tuo modello e il tuo schema di allenamento. Forse qualcosa diventerà chiaro.
Buona fortuna
È solo che sui vostri grafici l'errore è saltato del 5 per cento dopo essersi avvicinato al 30 per cento. Ne ho 30, ne ho 50.
Sì, uscirà un modello migliore.
E sì - tali modelli si ottengono quando si ottimizzano gli iperparametri.
Tendo a pensare che LearnRate = 1. Ma ho provato 0,7 e 0,3 e 0,1 - e 0,01. Da qualche parte fino a 0,1 c'è ancora qualcosa con un errore del 30%, e a basso LearnRate <0,1 HC non può imparare proprio nulla. Quindi con LearnRate = 1 lasciamo che trovi diverse varianti da cui poi prenderò la migliore.
Secondo giorno alle prese con l'Anaconda. Già 3 reinstallazioni in 2 giorni. Spyder riceve degli errori durante l'inizializzazione.
Ieri tutto sembrava a posto. Installato numpy, il gatto dovrebbe essere già nella base, ma non lo era. Gli errori sono iniziati lì.
Ho disinstallato numpy e l'ho installato di nuovo senza alcun effetto.
Poi ha scritto import numpy - la risposta è che il modulo è installato ma non inizializzato.
Reinstallare Anaconda con la pulizia del registro e l'eliminazione di tutti i resti di file e cartelle relative ad Anaconda non ha aiutato.
Sto impazzendo.))
Secondo giorno alle prese con l'Anaconda. Già 3 reinstallazioni in 2 giorni. Spyder riceve degli errori durante l'inizializzazione.
Ieri tutto sembrava a posto. Installato numpy, il gatto dovrebbe essere già nella base, ma non lo era. Gli errori sono iniziati lì.
Ho disinstallato numpy e l'ho installato di nuovo senza alcun effetto.
Poi scrivi import numpy - la risposta è che il modulo è installato ma non inizializzato.
Reinstallare Anaconda con la pulizia del registro e l'eliminazione di tutti i resti di file e cartelle relative ad Anaconda non ha aiutato.
Sono stupito))
Perché avete bisogno di conda, prima imparate le basi di python, poi IPython, poi conda, che non è affatto necessario.
Lo stesso Tflow e sklearn possono essere facilmente installati senza di esso.
Sono stupito.))
Impara le basi del computer. Con il computer, per così dire.
Impara le basi dell'uso del computer. Con un computer, per così dire...
))
Impara le basi dell'uso del computer. Un computer, per così dire...
Puoi farlo da solo? Ne dubito fortemente).
Guida di riferimento al desktop IPython
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Perché avete bisogno di conda? Imparate prima le basi di python, poi IPython, poi conda, che non è affatto necessario.
Tflow e sklearn possono essere facilmente installati senza di esso.
Ne sono consapevole. Mi piaceva Spyder. Quello standard di Python ha poche funzionalità. E Spyder è quasi VS (scherzo). Devo dire che non ho ancora visto altri editori oltre a quello standard.
Per il resto, tutto è a posto con Python - funziona senza problemi, tranne Spyder - che non è così chiaro. E ha già dei glitch fuori dalla scatola, e solo con numpy e matplotlib. Il resto funziona finora, ma non sono ancora andato lontano con Spyder-ra.
Non voglio nemmeno installare/provare tutti gli editor di fila.