c = coreset[coreset.columns[1:-4]] // ваш датасет без меток. Нужно брать только трейн/тест данные, на остальных не делать кластеризацию, иначе подгонка
kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=clusters).fit(c) // кол-во кластеров - гиперпараметр
coreset['clusters'] = kmeans.predict(c)
mean_labels = coreset.groupby('clusters')['labels'].apply(lambda x: x.mean()) // считаем среднее по меткам каждого кластера
coreset['labels'] = coreset.apply(lambda row: 0if mean_labels[row['clusters']] < 0.5else1, axis=1) // если среднее больше 0.5, то для всех элементов кластера ставим метку 1 и наоборот
この数字を自分で見たことがある？
0.99訓練/テスト、モデルは数回の反復に切り捨てられる。クラスをうまく予測するルールは数個しか残っていない。
0.99 train/test、モデルは数回の反復に切り捨てられる。クラスをうまく予測するルールは数個しか残っていない。
TP=10, SL=1000 ?)
TP=10、SL=1000 ?)
いや、たくさんトレードしたいなら楽しいよ。
すべてのバーで新しいものを開く自家製ってどういうこと？理論的な正当性はある。RLTv3.2.6というパッケージがある。バージョンに注意してください。
幸運を祈る。
私の意見では、具体的な例を挙げて以下の条件を満たせば、自作自演ではない。
当初は、今ではかなり少なくなったが、このサイトは、台所に座って何かを発明し、頭から用語を使い、「研究」を始め、単に「研究」するだけでなく、既存のものや一般に認知されているものを否定する、自作自演の「天才」でいっぱいだった。
このような人たちは皆、自作のコードに一銭の価値もないことに気づいていない。なぜなら、そのコードには理論的裏付けが なく、それは真面目な学術誌に発表され、それに対応する訓練を受けた人たちによって、しばしば何年にもわたって議論されるからだ。その後、コードが書かれ、多くのユーザーによってテストされ、初めて工業的使用に適したものになるのだ。
ローカルな "天才 "を論じることに意味はない。
しかし、katbust。
katbustとXGBoostのドキュメントを比較して、非中核的な組織とプロフェッショナルな非常によく似た開発の裏事情を理解しよう。
そして、主な自作自演の男はブレイマンで、彼はRで書かなかったからだ。彼はそんなコルホーズニクだ。
完全に無知に見えないようにRを学ぼう：Rの実質的にすべてのパッケージはRで書かれていない。通常はC++かFortranで、Rは単なるアクセスだ。だからRの計算集約的なアルゴリズムはC++より悪くない。
RのほとんどすべてのパッケージはRで書かれていない。たいていはC++かFortranで、Rは単なるアクセスだ。そのため、Rの計算集約的なアルゴリズムはC++より悪くない。
そんなこと初めて聞いたよ。
もっと啓発的な情報はないのだろうか？)
もうキャットバスターまで行ってしまった・・・。)))
そして最後に、おそらく装飾的なタッチで
このようなデータに対して、MOはどのようにトレーニングされるのだろうか？
これはテストサンプルです。
こんな数字を見たことがありますか？
絶対価格と連動しているため、再教育されている可能性が高い。
ラベルに再ラベルを付け、形質に対してより予測しやすくする関数を書けば、モデルはより安定する。
データセットが少ない場合は、チェックのためにこの関数を削除し、自分のデータで確認することができます（または、挫折します）。
pythonの皆さんへ：
クラスタが代表的であれば、モデルはより安定する。そのため、力技でクラスタ数とクラスタ化するチップを決定する。私が理解する限り、対話型セッションでRを操作するためのコマンドはコメントアウトされている。まずスクリプト全体を読み込んで関数を定義し、次にコマンドを一行ずつ実行し、それぞれの後にEnterを押す。これはおそらく科学論文の標準のようなもので、コマンドラインだけに頼り、Rstudioのような環境を避ける。
簡潔にするために、データ・コレクションとクラス・テンプレートからCTreeを呼び出した。
異常検知はそこにあるゴールに含まれている。それは火災が異常な頻度で発生する場所を探すことだ。
追記少し前に、ポアソン分布の使用について書きましたが、そのコードが完成しました。
まだ全部は試していません。
必ず自分のデータで試してみます。私はこのトピックに関するさまざまな解決策を蓄積しています。
パウソン分布について- 理論的には面白いのですが、データを見てみると、例えばゼロが20個並んでいて、その後にゼロと1が混在していて、これらのスキップが重要だとすると、分布と矛盾しているように見えます。
パウソン分布については、理論的には興味深いものですが、データを見てみると、例えばゼロが20個並んでいたり、ゼロと1が混在していたりすることがあります。
アイデアは、例を互いに異なるグループに分け、その中で均質性を持たせることである。特定の特徴がこれを可能にするかどうかはまったく定かではない。また、例えば非定常性などのために、どれかがそうであるという事実もない。
CHAIDは少し近いが、まったく同じではない。