Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2114
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Maxim, como é que se monta esta coisa?
O que é id_tl ?
Não sei, preciso de uma ligação.
talvez a id_tl dos exemplos transformados simplesmente
Obrigado! Tudo se resolveu.
Acho que está certo - só treino converter, porque no teste só vai o controle - então eu fiz, mas o resultado é muito estranho - logloss de erro excede 1 na amostra de teste e cresce - como isso pode ser de todo - estou chocado.
você pode tentar coisas diferentes, só para ver
aqui está um bom caderno de notas https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
você pode copiar e testar
Não sei, preciso de uma ligação.
Provavelmente as idiossincrasias dos exemplos transformados apenas
É o mesmo artigo - nada está claro lá.
Continua a ser o mesmo artigo - nada está claro lá.
é copiado, eu dei-te um link para o original.
você pode tentar coisas diferentes, só para ver
aqui está um bom caderno de notas https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
você pode copiar e verificar.
Então este é o original do artigo que eu estava a ver em russo.
é copyedit, eu dei-te um link para o original.
Mas qual é a utilidade - não há informação de qualquer maneira - o código foi arrancado.
Qual é a utilidade - ainda não há informação - o código é arrancado.
Está tudo perfeitamente escrito aí. Eu não tenho aulas de desequilíbrio, mas estava a fazê-las artificialmente, só para olhar para
está tudo perfeitamente escrito aí. Eu não tenho classes desequilibradas, mas eu as fiz artificialmente, só para olhar para
Descobri que o método "Tomek links" simplesmente não iguala a amostra - reduziu o número de linhas nulas de 4005 para 3402, então eu pensei que não funcionava.
Descobri que o método "Tomek links" simplesmente não iguala a amostra - reduziu o número de linhas nulas de 4005 para 3402, por isso pensei que não funcionava.Uh-huh. Primeiro, você deve fazer uma amostragem a mais, depois o volume.
Até agora a amostragem excessiva não dá nada, mas "tomar" tem melhorado um pouco os resultados - significa que há algo nos dados, o principal é cavar corretamente.
Histograma de modelos com diferentes configurações de quantização sobre a amostra.