Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 487
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As florestas aleatórias devem ter pequenos erros, porque todas as variáveis são usadas em árvores de decisão e não há restrição de uso de memória como nas redes neurais - o número de neurônios. Lá você só pode usar operações separadas para "desfocar" o resultado, tais como restrição de nível, corte de árvores ou gamão. Não sei se a implementação da MQ de algibeira tem poda, ensacamento
Se esta variável for menor que 1, o erro deve subir.
é, mas o erro ainda estava mostrando média, como descrito acima... agora é normal
A propósito, mesmo diminuindo r por o.1, o erro aumenta muito. Acima de r 0,9 abaixo de 0,8
Em r = 0,66 (como na versão clássica de RF)
E os resultados mostram que a tabela de multiplicação já resolve mal.
As florestas aleatórias devem ter pequenos erros, porque todas as variáveis são usadas em árvores de decisão e não há restrição de uso de memória como nas redes neurais - o número de neurônios. Lá você só pode usar operações separadas para "desfocar" o resultado, tais como restrição de nível, corte de árvores ou gamão. Não sei se há poda na implementação da MQ de algibeira, há etiquetagem
Se esta variável for definida menor que 1, o erro deve subir.
você tem que fazer 1 negócio errado por 5000000000000000000.é impossível em qualquer instrumento.
o meu respeito.
para que o erro seja tão pequeno como o de @Maxim Dmitrievsky
preciso de 1 negócio errado por 5000000000000000000. pode não ser possível fazê-lo em qualquer instrumento.
Sinceramente.
O que é que as trocas têm a ver com isso? Estou a dizer-vos que cada árvore de decisão se lembra praticamente de todos os padrões e pode não haver qualquer erro num conjunto de treino com 100% de amostragem, ou seja, R=1.
Sim, é um excesso de equipamento, mas é assim que o algoritmo funciona, é por isso que eles usam todo o tipo de truques em florestas aleatórias.
E quanto a negócios, estou dizendo que toda árvore de decisão praticamente se lembra de todos os padrões e pode não haver erro algum na amostragem de 100%, ou seja, R=1.
para isso você precisa olhar para fora do saco, para estimar o modelo, mas então você deve definir r=0,66 máximo.
E quanto a negócios, estou dizendo que toda árvore de decisão praticamente se lembra de todos os padrões e não pode haver nenhum erro a 100% de amostragem, ou seja, R=1.
com todo o respeito.
para isso você precisa olhar fora do saco, para avaliar o modelo, mas depois r=0,66 max colocar sim
Provavelmente precisa pegar, mas etiquetar sozinho não é uma tecnologia muito forte para predição - IMHO
Bem, por agora é só isso... Se eu conseguir uma libra normal com diplinking, eu vou assistir.
mas a velocidade!
é, mas o erro ainda estava mostrando média, como descrito acima... agora é normal
A propósito, mesmo quando r é reduzido em o.1, o erro aumenta muito. Acima de r 0,9 abaixo de 0,8
Em r = 0,66 (como na versão clássica de RF)
E posso ver pelos resultados que a tabela de multiplicação já resolve muito mal.
Sinceramente.
Eu não entrei na forma como a floresta funciona. mas por suas palavras eu entendo que cada árvore memoriza um padrão, que depois pode não se repetir. neste caso (já que não há repetição), não podemos dizer o quanto ela funcionou no mais e tomar como um axioma sua probabilidade de 1, em vez de levá-la a 0,5, porque é essencialmente desconhecida. daí nós entendemos que a floresta quase nunca está errada (por suas palavras).
com todo o respeito.
Quando aumentei o limiar para o sinal NS compensou-o aumentando o número de entradas necessárias, como consequência, o erro diminuiu, mas também havia menos opções para as entradas.
Sinceramente.
Bem, é uma questão de acertar as fichas e o alvo, embora pareça o que poderia ser mais simples do que uma tabela de multiplicação, mas também não há ali um pequeno erro