내부에 동일한 패턴을 가진 동일한 길이의 두 행이 있지만 한 패턴은 다른 패턴과 인덱스와 완전히 일치하지 않으므로 DTW 알고리즘의 본질은 클러스터링 중에 이것이 동일한 패턴임을 이해하지만 RF는 이해하지 못할 것입니다
DTW 알고리즘은 그렇게 보편적인 것이 아니라 단순히 절대값으로 두 시계열을 비교합니다. 수직 축을 따라 이동 및 스케일의 사전 정규화가 필요하며 많은 것이 특정 구현에 따라 다릅니다. 예를 들어, 여기 https://www.mql5.com/ru/code/10755 2개의 고정된 길이가 비교를 위해 사용되며 그 중 하나는 더 길고, 다른 하나는 더 짧을 수 있으며, 계산량을 크게 줄일 수 있다 등 d. DTW 관련 매개변수에 따라 클러스터링에 대해 이야기할 수 있습니다. 두 조각의 "유사성 정도"뿐만 아니라 수평 스케일의 비율도 계산할 수 있습니다.
관심있는 분이 계시다면 간단히....
나만을 위한 간단한 기본 데이터로 클러스터링에서 DTW 알고리즘을 사용해 보았습니다 .
해당 섹션의 가격과 RF를 슬라이딩 윈도우 형태로 훈련한 다음, 다시 동일한 가격과 슬라이딩 윈도우 형태의 동일한 섹션을 취하여 DTW 알고리즘으로 클러스터링한 다음 RF 훈련
DTW 알고리즘으로 훈련 및 새 데이터 인식 오류는 2-4% 적었습니다.
많은 수의 예측 변수를 추가하면 오류를 훨씬 더 낮출 수 있다고 생각하지만 알고리즘은 지옥처럼 느립니다.
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DTW 알고리즘으로 훈련 및 새 데이터 인식 오류는 2-4% 적었습니다.
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진입 가격... 진입 예측자...
말이 끄는 서커스!
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Vadim, 본질적으로 할 말이 있으면 말하십시오 ...
그리고 그냥 5급 수준에서 비꼬는거면 그냥 가만히 있는게 나을듯...
적어도 나중에 이것을 읽을 사람들에 대한 존경심에서 ...
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예측변수가 무엇인지 아십니까?
네트워크에 가격을 제출하는 이유는 무엇입니까?
1) 예측변수가 무엇인지 아십니까?
2) 네트워크에 가격을 제출하는 이유는 무엇입니까?
1) 네, 네트워크가 학습할 데이터
2) 가격보다 더 객관적인 것은 무엇입니까? 그래서 왜 안돼?
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DTW 알고리즘으로 훈련 및 새 데이터 인식 오류는 2-4% 적었습니다.
많은 수의 예측 변수를 추가하면 오류를 훨씬 더 낮출 수 있다고 생각하지만 알고리즘은 지옥처럼 느립니다.
간단히 말해서, RF 교육의 맥락에서 시계열 클러스터링이 수행되는 이유는 무엇입니까?
숏컷 원하시면 사진으로 답변드리겠습니다...
내부에 동일한 패턴을 가진 동일한 길이의 두 행이 있지만 한 패턴은 다른 패턴과 인덱스와 완전히 일치하지 않으므로 DTW 알고리즘의 본질은 클러스터링 중에 이것이 동일한 패턴임을 이해하지만 RF는 이해하지 못할 것입니다
물론 모두 직설적으로 말한다.
1) 네, 네트워크가 학습할 데이터
2) 가격보다 더 객관적인 것은 무엇입니까? 그래서 왜 안돼?
행운을 빕니다. :)
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내부에 동일한 패턴을 가진 동일한 길이의 두 행이 있지만 한 패턴은 다른 패턴과 인덱스와 완전히 일치하지 않으므로 DTW 알고리즘의 본질은 클러스터링 중에 이것이 동일한 패턴임을 이해하지만 RF는 이해하지 못할 것입니다