Интересный факт: в 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини написал знаменитый труд «Вариативность и изменчивость признака», и в этом же году «Титаник» затонул в водах Атлантики. Казалось бы, что общего между этими двумя событиями? Всё просто, их последствия нашли широкое применение в области машинного обучения. И если датасет...
R version 4.0.5 (2021-03-31) -- "Shake and Throw"
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[Workspace loaded from F:/FX/R/.RData]
Loading required package: Matrix
Error: package or namespace load failed for ‘Matrix’ in getClassDef(class1):
reached elapsed time limit
> source('F:/FX/R/Viborka_Korrelyaciya_v_02.R', echo=TRUE)
> library('caret')
Загрузка требуемого пакета: lattice
Загрузка требуемого пакета: ggplot2
> #way <- "F:\\FX\\Открытие Брокер_Demo\\MQL5\\Files\\Proboy_236_TP_4_SL_4\\Si\\Setup\\"
> #df1 = read.csv("F:\\FX\\Открытие Брокер_Demo\\MQL5\\Files\ ..." ... [TRUNCATED]
> df1 = read.csv("D:\\FX\\MT5_CB\\MQL5\\Files\\Po_Vektoru_TP_0_SL_0_G_2_Bi_v2\\EURUSD_0\\Setup\\train.csv", header = TRUE, sep = ";",dec = ".")
> cor.test.range <- seq(from = 0.1,to = 0.9,by = 0.1) # диапазон перебора в коеф корр
> get.findCorrelation <- function(data , not.used.colums , cor.coef){
+ library('caret')
+ df2 <- cor( data[, ! colnames(data) %in% not.use .... [TRUNCATED]
> for(i in1:length(cor.test.range)){
+
+ reduced_Data <- get.findCorrelation(data = df1 ,
+ not.used.co .... [TRUNCATED]
Warning messages:
1: пакет ‘caret’ был собран под R версии 4.1.02: пакет ‘ggplot2’ был собран под R версии 4.1.0
> source('F:/FX/R/Viborka_Korrelyaciya_v_02.R', echo=TRUE)
> library('caret')
> #way <- "F:\\FX\\Открытие Брокер_Demo\\MQL5\\Files\\Proboy_236_TP_4_SL_4\\Si\\Setup\\"
> #df1 = read.csv("F:\\FX\\Открытие Брокер_Demo\\MQL5\\Files\ ..." ... [TRUNCATED]
> df1 = read.csv("D:\\FX\\MT5_CB\\MQL5\\Files\\Po_Vektoru_TP_0_SL_0\\EURUSD_0\\Setup\\train.csv", header = TRUE, sep = ";",dec = ".")
> cor.test.range <- seq(from = 0.1,to = 0.9,by = 0.1) # диапазон перебора в коеф корр
> get.findCorrelation <- function(data , not.used.colums , cor.coef){
+ library('caret')
+ df2 <- cor( data[, ! colnames(data) %in% not.use .... [TRUNCATED]
> for(i in1:length(cor.test.range)){
+
+ reduced_Data <- get.findCorrelation(data = df1 ,
+ not.used.co .... [TRUNCATED]
Error in findCorrelation_fast(x = x, cutoff = cutoff, verbose = verbose) :
The correlation matrix has some missing values.
In addition: Warning message:
In cor(data[, !colnames(data) %in% not.used.colums]) :
стандартное отклонение нулевое
本はどうですか?
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/723619
ところで、どなたかジニ 指数のルートの計算方法をご存じないでしょうか(ルートの 計算方法はわかるのですが、ジニ指数 自体は)。コード例があるといいですね。
当時、「ジニ指数とジニ係数は違うもの-混同しない ように」と書いたとおりです。
ジニ 係数にはGSCを使う、つまりノイズを加える。
指数は別のものである。
ところで、どなたかジニ指数の 根を計算する方法をご存じないでしょうか(根の 計算方法はわかるのですが、ジニ指数 そのものがわかりません)。コードの例を教えてください。
当時、「ジニ指数とジニ係数は違うものだ-混同しては いけない」と書いた。
ジニ 係数にはGSCを使う、つまりノイズを加える。
指数は別のものである。
ジニ係数とジニ不純物がある。前者は2値分類の指標として使われる。 もう1つは、決定木でエントロピーのアナログとして使われます。
一度あなたが作ったスクリプトをまた使おうと思いました。
どこでエラーが出て、どう修正すればいいのかわからないんだ。
バイナリ・サンプルではすべてうまくいきました。
あなたは以前、私が再び使おうと決めた脚本を作った。
サンプルで それを実行したところ、エラーが出たんだ。
バイナリ・サンプルではすべてうまくいきました。
私はこのビブリオテカを使っていない。古いデータで動くなら、新しいデータで何か悪いことをしたに違いない。
ああ、僕の場合はね。バイナリーでも動くよ。僕が見る前は、ほとんどバイナリーで動いていた。どの列や行が間違っているか教えてくれないのが残念だ。
ああ、僕にとってはね。バイナリで動くんだ。僕が見る前は、ほとんどバイナリで動いていた。どの列/行が間違っているか教えてくれないのが残念だ。
データがバイナリーと一致しているかどうか、再確認してください......。
なぜバイナリを一致させる必要があるのですか?スクリプトは動くが、すべてのデータで動くわけではないと言っただけだ。
サンプルを切り取り、別のアーカイブにスクリプトを添付しました。
スクリプトはサンプルから相関のある列を削除し、新しいサンプルを保存します。
列は相関のしきい値によって除外されます。
なぜバイナリを一致させる必要があるのですか?スクリプトは機能すると言っただけで、すべてのデータで機能するわけではありません。
これでいい。もう一度全部書き直したんだ。何をやっているのか理解できないようなクソコードだったから