В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста. В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так. Метрики в задачах...
誰もお前を締め出してないと思うなよ、ここにはデマゴギーに耐えられない特定の奴らがいるだけだ。AIシステムには、明白でない答えを出す能力がありますが、それはやはり1+1=2という厳密な科学であり、およそ疑惑などというものではありません。それと同じように、マーケットというのは、実際のニュースもあれば、擬似的な教えもある、非常に具体的な活動です。例えばユセフのような。
ウィキペディアに目を向けてみよう、あなたは信用できるか？
市場 - 特定の商品やサービスの 買い手（消費者）と売り手（供給者）の間の交換を 保証する一連のプロセスや手順。
ということは、波動やストキャスティクス、ボリンジャーなどよりも、買い手と売り手の関係性の情報が重要なのかも？いかがでしょうか？トップを狙った疑似実験が多いよね...。またビデオを作ろうと思うのですが、今回はテキストなんです。あと、音をどうにかしないといけないと思うんです。男、なぜgoproがノイズで音を書き込むのか、誰も知らないのか？
言い訳まで読む））。
言い訳まで読んでしまいました))。
先日、ふと思ったことがあるんです。
しかし、視聴者を見ると、誰も高尚な事柄や科学的な推論に興味を持っていない。ゴーリキー公園で30分も自己破産廃止をまくし立てる美人のヒヨコを見て、誰もが興味を持つ。私の70に対して、文字通り24時間で50万ビューを獲得したのです。結論：最近、科学的な話題は人気がない。メインは可愛い顔と心地よい声であり、AIには誰も興味を示さないのです。残念:-(
皆さんのアドバイスをお願いします。
Darchのパッケージには、モデル評価のオプションとして次のようなものがありました。
トラックとOOBセクションでの誤差を計算します。
そして、最終的な誤差は
err = oob_error * comb_err_tr + train_err * (1 - comb_err_tr) のように計算されます。
私の考えでは、トレーニングはサンプル全体の完全性と正確性の指標の平均値で、サンプルを例えば10％～20％のウィンドウに分割してコントロールすべきです。私自身は、この方法で葉を選んでいますが、経済的な結果も考慮に入れています。
先日、ふと思ったことがあるんです。
しかし、視聴者を見ると、誰も高尚な事柄や科学的な推論に興味を持っていない。ゴーリキー公園で30分も自己破産廃止をまくし立てる美人のヒヨコを見て、みんな興味津々です。私の70に対して、文字通り24時間で50万ビューを獲得したのです。結論：最近、科学的な話題は人気がない。メインは可愛い顔と心地よい声であり、AIには誰も興味を示さないのです。残念です :-)
誰も真実なんて知りたくないんだよ、ミーシャ ))。誰もが美しいイリュージョンを求めている。
自分自身が可愛いダミーである必要はありません。見る人の印象を作り、想像力のスイッチを入れてから、本当のことを話してください ))
バックのジャックハンマーが気になる程度 )
誰も真実は知りたくないんだよ、ミーシャ ))誰もが美しいイリュージョンを求めている。
あなた自身が可愛い乳首である必要はありません。観客の頭の中にアイデアを作り、想像力を働かせ、そして真実を切り開くのです ))
ただ、バックグラウンドでジャックハンマーが鳴っているのが気になる )
私の考えでは、トレーニングはサンプル全体の完全性と正確性を平均化し、サンプルを例えば10％～20％のウィンドウに分割してモニターする必要があります。私自身は、この方法で葉を選んでいますが、経済的な結果も考慮しています。
これがクロスバリデーションです。また、検証セットが常にトレーニングセットより後になるように、フォワードロールすることも可能です。
用語を明確にしましょう。
- accuracy, あなたは standard Accuracy (正しく分類された例の割合)
- completeness を意味します。学習用のサンプル数/サンプルサイズでしょうか？どのように選ぶのですか？選択によって？
これがクロスバリデーションです。また、検証セットが常にトレーニングセットより後になるように、フォワードロールすることも可能です。
最終的なスコアを見るのではなく、サンプル全体でシグナルの頑健性をチェックすることが重要です。別の方法があるかもしれませんが、そのうちの一つを簡単に説明しました。
用語を明確にしましょう。
- accuracy, あなたは standard Accuracy (正しく分類された例の割合)
- completeness を意味します。学習用のサンプル数/サンプルサイズでしょうか？どのように選ぶのですか？選択によって？
Precisionは正確さ、Recallは完全性である。こ れらの数値は、複数のクラスがあり、信号のクラスがセットの1つである場合に重要である。例えば、トリプル分類-買い(1)/待ち(0)/売り(-1)やボラティリティサーチの場合、強い(1)動きや弱い(0)動きがあることになります。もし、論理的に2つのクラスが等価であれば、この指標の意味は少し曖昧になる。
マキシメカはどうしてる？何か読んだり、カットしたものはありますか？
少し良いアプローチで、より良い結果も... すべての入力が示された+ :)))
しかし、問題もある...。
1）信号が少ない。
2) モデルが時間的に死んでいる。
しかし、このクソ市場で何かが分かり始めたと思うし、ブレークスルーもそう遠くはないだろう ))
最終的な数値を見るのではなく、サンプル全体にわたって信号の頑健性を確認することが重要です。異なる方法があるかもしれませんが、そのうちの一つを簡単に説明しました。
Precisionは正確さ、Recallは完全性である。こ れらの指標は、複数のクラスが存在し、シグナルクラスがその集合の一つである場合に重要である。例えば、買い(1)/待ち(0)/売り(-1)の3分類やボラティリティサーチの場合、強い動き(1)や弱い動き(0)があることになります。もし、ロジック上、2つのクラスが同等であれば、これらの指標の意味は少しぼやけてしまう。
また、一般的にプレシジョンは、クラスの「待ち」がある場合の基本的な指標と考えることができます。精度の誤差は、誤判定による直接的な損失です。
そして、リコールは利益の損失、つまり行動せずに待っていたことを意味します。
要はF1を最大化することで、予測ミスを最小限に抑え、利益を逃さない最適な価値を見出すことができるのです。