Six of the world’s largest banks have been fined a total of about $4.3 billion for conspiring last year to rig foreign-exchange rates, financial regulators in the U.S., Britain and Switzerland announced on Wednesday. Reaching settlements with the regulators were Bank of America (NYSE: BAC), J.P. Morgan Chase (NYSE: JPM), Citibank (NYSE: C...
まあ、スコアが2以下の予測変数が多すぎると、私以外の手段では有用な予測変数を切り出すことができませんからね。これをどう解釈したらいいのか......わからない。予測変数は対象変数に影響を与えるだけでなく、予測変数間にも影響を与えることを忘れてはならない。重要なのは，除去する予測変数のリストだけでなく，それらを除去する順序であることが非常に多い．
明らかに、予測因子は通常、相互依存関係にある。
シミュレーテッドアニーリングのような確率的手法の活用につながるのでは、と感じていますね。私も使っていますよ。また、予測変数のセット（1個以上）とターゲット変数の関連性をかなり巧妙に計算できるプログラムがあり、そこには貪欲な選択法と確率的な選択法の両方を入れています。どこか欲張りな方がうまくいく、どこか確率的な方がうまくいく。
しかし!決定森（あるいはGBM）を使って、学習済みモデルから変数の有意性を出力してみると、中にはほとんど使われていない、あるいは全く使われていないだけの変数があることがわかりますね。
次元を減らすとモデルの品質が向上する（適合度が下がる）ということでしょうか？決定の森に当てはまるか？
驚くなかれ、あなたは分位数、クロスバリデーション、ブートストラップという点で、植物学者ではありません。
明らかに、予測因子は通常、相互依存関係にある。
シミュレーテッドアニーリングのような確率的手法の活用につながるのでは、と感じていますね。私も使っていますよ。また、予測変数のセット（1個以上）とターゲット変数の関連性をかなり巧妙に計算できるプログラムがあり、そこには貪欲な選択法と確率的な選択法の両方を入れています。どこか欲張りな方がうまくいく、どこか確率的な方がうまくいく。
しかし!決定森（あるいはGBM）を使って、学習済みモデルから変数の有意性を出力してみると、中にはほとんど使われていない、あるいは全く使われていないだけの変数があることがわかりますね。
次元を減らすとモデルの品質が向上する（適合度が下がる）ということでしょうか？ソリューションの森にも適用されるのでしょうか？
SVM、ada、各種ツリー。
次元を下げることが目的ではありません。
ターゲット変数に関連する予測変数が取り出され、このセットに対して予測変数選択 アルゴリズムが実行される。次のウィンドウで何が出るかはわからない：もしかしたら、すべてのプレディクターを残すかもしれないし、一部のプレディクターを残すかもしれない。
追記
GBMについてなぜかアダよりいい結果が出なかった...。
PSPC
私の結果によると、Caretで最も効率的な予測器選択アルゴリズム（rfe, saf, gaf）は、以下の通りです。残念ながら全機種ではありません。使用した経験はありますか？
皆さんの意見を聞かせてください。特定の通貨のFX市場は、本当に買値と売値（人が買ったり売ったりする）なのでしょうか、それとも自動システムでお金を奪っているのでしょうか？カジノ）ルーレットでボールが落ちるべきでないところに落ちるのを見たことがあるように、1000％確実を求めるなら、磁石が100％効いた。私はなぜこのような質問を説明します、価格は私を含め、私が使用したシステムは、お金を失ったような方法で歩いて管理し、フォーラムで判断すると、私はそのような唯一のものではない、すなわち、すべてを取り出します。
こちらをご覧ください： http://www.foxbusiness.com/features/2014/11/12/six-big-banks-fined-43b-in-fx-rate-rigging-scam.html
特にこの1枚。"OCCはまた、トレーダーが、顧客に損害を与える可能性があるが自分自身や銀行には利益をもたらす行為について話し合い、特定の通貨で取引しないことに同意していたことを発見した。"
皆さんの意見を聞かせてください。特定の通貨のFX市場は、本当に需要と供給（人が売買する）の価格なのでしょうか、それとも自動化されたシステムでお金を奪っているのでしょうか？カジノ）ルーレットでボールが落ちるべきでないところに落ちるのを見たことがあるように、1000％確実を求めるなら、磁石が100％効いた。私はなぜこのような質問を説明します、価格は私を含め、私が使用したシステムは、お金を失ったような方法で歩いて管理し、フォーラムで判断すると、私はそのような唯一のものではない、すなわち、すべてを取り出します。
まず始めに、どのような形であれ、マーチンゲールを使用しないことです。:)
そして、物価の動き（中長期的なトレンド）は、6つの非常に強力な銀行によってさえも決定されず、貿易収支、割引率、物価指数など、基本的な理由によって決定される。
SVM、ada、各種ツリー。
次元削減は目的ではありません。
ターゲット変数に関連する予測変数が選ばれ、予測変数選択アルゴリズムがこのセットで実行されます。次のウィンドウで何が出るかはわからない：もしかしたら、すべてのプレディクターを残すかもしれないし、一部のプレディクターを残すかもしれない。
追記
GBMについてなぜかアダよりいい結果が出なかった...。
PSPC
私の結果によると、Caretで最も効率的な予測器選択アルゴリズム（rfe, saf, gaf）は、以下の通りです。残念ながら全機種ではありません。使用した経験はありますか？
SVM、ada、各種ツリー。
次元削減は目的ではありません。
ターゲット変数に関連する予測変数が選ばれ、予測変数選択アルゴリズムがこのセットで実行されます。次のウィンドウで何が出るかはわからない：もしかしたら、すべてのプレディクターを残すかもしれないし、一部のプレディクターを残すかもしれない。
追記
GBMについてなぜかアダよりいい結果が出なかった...。
PSPC
私の結果によると、Caretで最も効率的な予測器選択アルゴリズム（rfe, saf, gaf）は、以下の通りです。残念ながら全機種ではありません。使用経験はありますか？
私は、意思決定フォレストにおける重要度の指標と、情報的な指標（相互情報量に基づく）のどちらかを使っています。一般的に、決定森タイプのモデルでは、事前に選択する必要はないと思っているのですが......。
あと、Fomenkoとかには気をつけよう・・・。偶然の森に導いて くれるかもしれません)))
はい。
あと、Fomenkoとかには気をつけよう・・・。お門違いもいいとこだ）