Пятую статью курса мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию и таким образом улучшить точность модели; разберём...
これらは、おっしゃるように「チャンス」は積み重ねられるからこそ、そのように保たれているのです。
そうなんです、新しいものでも、ターゲットが間違っていることに今気づきました。実際のZZベクトルをオフセットで取ったのですが、これは間違っています。
ターゲットを出すために、スクリプトを起草しなければならない。
で、結果どうなったんだ？
どこかのチュートリアルで見たことがあるのですが...事前学習時とかでやっておくと便利なんでしょうね。
マキシム 今はクラスタリングをしているようですね。
ここでは、足場がクラスタリングと似ていることを示しています。
https://habr.com/ru/company/ods/blog/324402/
ランダムフォレストと k-nearest neighborアルゴリズムの類似性」編。
何か質問はありますか？
マキシム 今はクラスタリングをしているようですね。
ここでは、足場がクラスタリングと似ていることを示しています。
https://habr.com/ru/company/ods/blog/324402/
ランダムフォレストとk-nearest neighborアルゴリズムの類似性」編。
どうなんだろう...始めたけど、諦めた)森もクラスター化できますね。
クラスタリングについては、新しいデータも含めて、増分を3つのグループに分けることができます。カテゴリ特徴量として使用することに意味がある、これは私がやりたかったことだ。ご質問はありませんか？
これぞ勝者!!!!!!!ブラザーズ!!!!ホラアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアアア皆さん、ハッピーホリデー。
この戦争を忘れると、すぐに次の戦争が始まるからです。いつも覚えていよう!!!!!!!!!!ヴィクトリーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーピュー、ピュー（これは私が架空のTTガンを乱射し、警官の制服を着て通りを走っているところ）。で、結果はどうなんだ、アクラシは？
10個のCatBoostモデル、木の深さは6、学習は100個の新しい木で停止し、結果は改善されない、100個単位で座っている。
学習サンプル8割2018年、2019年、2割のサンプルで学習停止を抑制。独立したサンプル 2020年1月～5月
もし、さまざまなパーティショニング手法でサンプルを拷問し、より多くのモデルを構築すれば、72を得ることができると思います。
分類のバランス
10個のCatBoostモデル、木の深さは6、学習は100個の新しい木で停止し、結果は改善されない、100個単位で座っている。
トレーニングサンプル80％2018年、2019年、20％のサンプルでトレーニング停止を制御する。独立したサンプル 2020年1月～5月
もし、さまざまなパーティショニング手法でサンプルを拷問し、より多くのモデルを構築すれば、72を得ることができると思います。
分類のバランス
まあ...ナイスでもっともなことです。また、トレード自体の収支や、エントリーのあるチャートも見てみたいです。
これは10機種のアンサンブルだと思いますが、これらの機種の違いは何でしょうか？