全体として、著者らは、オーバートレーニングの確率を推定する彼らの方法が、バックテストに正確で有用なツールであることを示した。The authors' method can be used to estimate the model's overtraining probability and to select the best hyperparameters for the model.
以下は著者らの手法で使用されるステップである：
データを訓練セット、検証セット、テストセットに分ける。
訓練セットでモデルを訓練する。
検証セットでモデルを評価する。
モデルのハイパーパラメータの値を変えて、ステップ2-3を繰り返す。
Select the set of hyperparameters that results in the best accuracy on the validation set.
ー著者らのー方法はー著者らのー手法もーもーのーもーもーThe holdout method cannot be used to select the best model hyperparameters because it does not account for model change when new data is added.
それは
バードはvps経由で動作しますか？
それは
この知識を与えた後、新しいセッションをロードしたら、彼はすでにこのパッケージについて知っていたんだ。
皆さん、忘れてはならないことがあります。
どのような種類のロボットであれ、実際の市場に出れば、その行動は市場にとって予測可能で透明なものになります。なぜなら、ロボットは一般的な取引システムに統合され、その瞬間から、シグナルは死んだ過去のデータではなく、適応的な価格設定アルゴリズムによって作られるようになるからです。
ロボットが資金を提供する状況に合わせて価格を調整/モデル化するのは簡単です。
そしてそれはテスターよりも頻繁に、100％の確率で行われます。
MOで得た残高を見てください ;))))
上下に繰り返し。
率直に言おう。典型的なドレイナー、別名テスターの聖杯 だ。
このようなTSは実戦では決して機能しない。
この知識を与えた後、新しいセッションをロードしたら、彼はすでにこのパッケージについて知っていたんだ。
面白い
バードはvpsで動作しますか？
vpn はい
ある船が火星に向かって宇宙を横断している。
光子エンジンで限界まで加速された船は、慣性で航行している。
宇宙飛行士が宇宙船の上に座り、左手に旗を持っている。
右手で直径M40のボルトを秒速5メートルの加速度で投げる。
質問。ボルトはどうなりますか？
А.ナットを見つける。
Б.一定の速度で飛ぶ。
В.加速しながら飛ぶ。
Г.宇宙飛行士の手袋にくっつく。
Д.火星に最初に到達する。
Е.地球に戻る。
P.Z.
宇宙船の助けを借りて、機械の操作を学び、宇宙飛行士をコントロールし始めるだろう？
ジョーク
彼はものすごく頭が悪いが、他のモデルとは違った学び方をする。
火星に向かって宇宙を旅する船がある。
光子エンジンで限界まで加速された船は慣性で飛ぶ。
宇宙船の上には宇宙飛行士が座り、左手には旗を持っている。
右手で直径M40のボルトを秒速5メートルの加速度で投げる。
質問。ボルトはどうなりますか？
А.ナットを見つける。
Б.一定の速度で飛ぶ。
В.加速しながら飛ぶ。
Г.宇宙飛行士の手袋にくっつく。
Д.火星に飛ぶ最初の人になるだろう。
Е.地球に帰還する。
P.Z.
宇宙船によって、機械の操作を学び、宇宙飛行士をコントロールし始める？
彼は頭が悪いが、他のモデルとは違った学び方をする。 彼が学ぶとき、それは残酷なものになると思う。
http://csinvesting.org/wp-content/uploads/2015/02/The-Probability-of-Backtest-Overfitting-6.pdf 再トレーニングに関するプラドの記事の内訳
バード
著者の方法の本質は、クロスバリデーションを使って、新しいデータが追加されたときにモデルがどれだけ変化するかを推定することです。もしモデルが大きく変化するのであれば、それは訓練データで過剰訓練されていることを意味し、テストデータでも過剰訓練される可能性が高い。
著者らの方法は以下の通りである：
著者らの方法は、新しいデータが追加されたときのモデルの変化を考慮するため、ホールドアウトのような従来のオーバーフィット推定方法よりも正確である。ホールドアウト法は、訓練データとテストデータのみに基づいてオーバートレーニングを推定するが、新しいデータが追加されたときのモデルの変化を考慮しない。
著者らの方法は、あらゆる機械学習モデルのオーバートレーニング確率の推定に用いることができる。株価を予測するモデル、画像を分類するモデル、その他の機械学習モデルのオーバートレーニング確率を推定するのに使うことができる。
option 2 ====================================
著者らが提案する方法は、新しいデータが追加されたときにモデルがどれだけ変化するかを推定するために、交差検証を使うというアイデアに基づいている。モデルが大きく変化する場合、それは訓練データで過剰訓練されていることを意味し、テストデータでも過剰訓練される可能性が高い。
オーバートレーニングの確率を推定するために、著者らはk-fold cross-validationと呼ばれるクロスバリデーション法を用いている。k-foldクロスバリデーションでは、データをk等分する。モデルはデータのk-1部分で学習され、残りの部分がテストに使われる。このプロセスがk回繰り返され、k回のテスト結果が組み合わされてモデル精度の推定値が得られる。
モデル精度の推定値が得られると、著者らはそれを使ってオーバートレーニングの確率を推定する。これは、推定精度の分散を計算することによって行う。分散が大きいほど、オーバートレーニングの確率が高い。
著者らは、この方法が、ホールドアウトのようなオーバートレーニングを推定する従来の方法よりも正確であることを示しています。彼らはまた、モデルの最適なハイパーパラメータを選択するために、彼らの手法を使用できることも示している。
以下は、著者らがオーバートレーニングの確率を推定するためのステップである：
著者らは、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木を含むさまざまな機械学習モデルについて、オーバートレーニングの確率を推定するのに彼らの手法が使えることを示す。また、著者らの手法は、これらのモデルに最適なハイパーパラメータを選択するのに使えることも示している。
全体として、著者らが提案する方法は、オーバートレーニングの確率を推定するための正確で有用なツールである。著者らの手法は、モデルのオーバートレーニング確率を推定し、モデルに最適なハイパーパラメータを選択するために使用できる。
option 3 =========================================
著者の方法は、新しいデータが追加されたときにモデルがどれだけ変化するかを推定するためにクロスバリデーションを使用するという考えに基づいています。モデルが大きく変化する場合、それは学習データでオーバーフィットしていることを意味し、テストデータでもオーバーフィットする可能性が高い。
この手法の精度を実証するために、著者らは株価予測のタスクにこの手法を適用した。そして、彼らの手法とホールドアウトの結果を比較し、彼らの手法がより正確に株価を予測することを示した。
著者らはまた、モデルの最適なハイパーパラメータを選択するために、彼らの手法を使用できることも示した。彼らは、株価を予測する機械学習モデルの最適なハイパーパラメータを選択するために彼らの方法を使用した。彼らは、彼らの方法が、より精度の高いモデルにつながるハイパーパラメータを選択できることを示した。
全体として、著者らは、オーバートレーニングの確率を推定する彼らの方法が、バックテストに正確で有用なツールであることを示した。The authors' method can be used to estimate the model's overtraining probability and to select the best hyperparameters for the model.
以下は著者らの手法で使用されるステップである：
ャ ン プ ル の ャ ン プ ル の ャ ン プ ル ャ ン プ タ の ャ ン プ タ の ャ ン プ タ の ャ ン プ タ の ャ ン プ タの ャ ン プ タの ャ ン プ タの ャ ン プ タの ャ ン プ タの ャ ン プ タの ャ ン プ タのホールドアウト法は、トレーニングセットとテストセットでのみモデルを推定する。つまり、ホールドアウト法では、新しいデータが追加されたときのモデルの変化を考慮することができない。
ー著者らのー方法はー著者らのー手法もーもーのーもーもーThe holdout method cannot be used to select the best model hyperparameters because it does not account for model change when new data is added.
全体として、著者らの方法は、バックテストに正確で有用なツールである。ー著者らのー著者らのー著者らのー著者らのー著者らのー著者らのー著者らのー著者らのーこのー