L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1236
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Cari forestali. Gli alberi e le foreste devono fare il bilanciamento delle classi (equalizzare il numero di esempi di classi diverse)?
No
No
Sto leggendo: Flach P. - Machine Learning. La scienza e l'arte di costruire algoritmi che estraggono conoscenza dai dati - 2015
Ci sono diverse pagine dedicate a questo argomento. Ecco la linea di fondo:
Il punto 1 annotato dice che il bilanciamento è utile.
Ma c'è anche il punto 2. Dal quale possiamo concludere che con un grande campione, quando ci sono abbastanza esempi di una piccola classe, allora il campione per essa diventerà rappresentativo. E poi il bilanciamento non è necessario.
Quanti esempi possono essere considerati rappresentativi della BP?
E poi c'è para. 3. Ma è difficile sapere se esiste una tale correzione nella particolare implementazione dell'albero nel programma scelto per l'uso.
Sto leggendo: Flach P. - Machine Learning. La scienza e l'arte di costruire algoritmi che estraggono conoscenza dai dati - 2015
Ci sono diverse pagine dedicate a questo argomento. Ecco la linea di fondo:
Il punto 1 annotato dice che il bilanciamento è utile.
Ma c'è anche il punto 2. Dal quale possiamo concludere che con un grande campione, quando ci sono abbastanza esempi di una piccola classe, allora il campione per quella classe diventerà rappresentativo. E poi il bilanciamento non è necessario.
E poi c'è para. 3. Ma è difficile sapere se c'è una tale correzione nella particolare implementazione dell'albero nel programma scelto da usare.
Secondo me, l'afftar sta affermando la legge dei grandi numeri per MO.
Chiaramente, se avete 10 osservazioni alla prima classe e 6 alla seconda, allora aggiungere 4 alla seconda cambierà il modello (non necessariamente lo migliorerà), ma non sarà ancora rappresentativo.
Secondo me, l'afftar sta affermando la legge dei grandi numeri per MO.
Chiaramente, se avete 10 osservazioni alla prima classe e 6 alla seconda, allora aggiungere 4 alla seconda cambierà il modello (non necessariamente lo migliorerà), ma non sarà ancora rappresentativo.
Quanti esempi possono essere considerati rappresentativi della BP? Di solito non uso meno di 10000, la classe piccola dovrebbe avere almeno 1000
Sì, stava solo guardando gli esempi di 10 vs 8:2 vs 6:4. Ma abbiamo molti dati.
Quanti esempi possono essere considerati rappresentativi della BP?
HZ. Ho preso il massimo, ma stavo lavorando su dati giornalieri per alberi e foreste - un minimo di 2 anni.
Chiedete ad A_K - ha usato la disuguaglianza di Chebyshev per determinare l'ottimo (se ricordo bene), ma solo per variabili continue.
Cercate di partire dal numero di variabili - almeno 100 per ciascuna.
In generale, se stai cercando di trovare un modello "perpetuo", più ce n'è e meglio è. Se il "modello" è fluttuante, è necessario cercare la finestra ottimale.
No non grande, ha spiegato su piccoli numeri da 10: 8:2 vs 6:4. Ma abbiamo molti dati.
Quanti esempi possono essere considerati rappresentativi della BP? Di solito non uso meno di 10000, una piccola classe dovrebbe avere almeno 1000
Anche se ne aggiungeremo a migliaia, e allora il modello potrebbe anche cambiare.
E forse è giusto. Il mercato, come si dice, sta cambiando, quindi che cambi anche il modello.
Anche se faremo aggiunte a migliaia, e allora anche il modello potrebbe cambiare.
Usate il legno per questo?
Usate il legno per questo?
Non lo uso ancora, ma mi sto preparando a farlo. Sto ancora leggendo la teoria per capirne i pro e i contro. Non sono soddisfatto dei risultati, quindi ho deciso di lavorare con la foresta. Mi sembra che sia più adatto alla BP.
Per l'analisi di BP, per fare soldi.
Non lo uso ancora, ma mi sto preparando a farlo. Sto ancora leggendo la teoria per capirne i pro e i contro. Non sono soddisfatto dei risultati, così ho deciso di dedicarmi alla silvicoltura. Mi sembra che sia più adatto alla BP.
Due anni fa ho scritto qui Maximka che NS è un giocattolo come una bomba nucleare. Che se QUALSIASI altro modello dà risultati almeno soddisfacenti, non è consigliabile usare NS - trovano qualcosa che non esiste e non ci si può fare nulla.
Gli alberi sono una buona cosa, ma è meglio usare le impalcature.