Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2647
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wai !
Eu o entendo, você tem educação especial e experiência, ao contrário dos "ativistas" .... (você tem experiência econômica e profissional em centros de divórcio?).
Mas quantas vezes você pode zombar deles?
wai !
Eu o entendo, você tem educação especial e experiência, ao contrário dos "ativistas" .... (você tem experiência econômica e profissional em centros de divórcio?).
Mas quantas vezes você pode tirar sarro deles?
Ah, os Stirlitzes/contra-stirlitzes estão aqui).
Está tudo bem... canal normal com curvas e inclusões estranhas, mas o canal é estável)))).
Parece-me bastante normal que um algoritmo simples funcione apenas em uma parte limitada do conjunto de preditores.
Você poderia fazer uma remoção passo a passo da amostra do que se enquadra nas caixas "boas" e aplicar o algoritmo ao restante. Em essência, isso seria semelhante ao bousting. Provavelmente, você pode fazer isso de forma semelhante à randomforest - pegue um grande conjunto de preditores e, para cada subconjunto, encontre várias caixas.
Se entendi corretamente, o objetivo da combinação de preditores é organizar as caixas identificadas de forma que elas não se sobreponham umas às outras e, se isso acontecer, elas não piorem significativamente o resultado, certo?
Estou apenas brincando com você. Estou dizendo as coisas como elas são.
Você só não viu os bastidores.
;)
você simplesmente não viu os bastidores.
;)
Se entendi corretamente, o objetivo da combinação de preditores é organizar as caixas identificadas de modo que elas não se sobreponham umas às outras e, se isso acontecer, elas não piorem significativamente o resultado, certo?
Acho que a questão do que fazer com as caixas detectadas é complexa e dificilmente tem regras claras e inequívocas para todos os casos possíveis. Um algoritmo bom e bem pensado é provavelmente um "know-how" secreto)
Se os casos forem obtidos no mesmo conjunto de preditores, sua não interseção provavelmente é suficiente. Se houver uma interseção, ela poderá ser alocada em uma caixa separada, e seus complementos poderão ser divididos em várias caixas. Entretanto, um número muito grande de caixas fragmentará demais a amostra. Portanto, podemos generalizar a noção de uma caixa - na linguagem das regras, isso significa adicionar negações e OU a E.
Se as caixas forem obtidas em preditores completamente diferentes (por exemplo, pelo método de floresta aleatória), elas poderão se sobrepor somente no sentido das partes da amostra que se enquadram nelas. Algumas ideias próximas ao portfólio provavelmente são necessárias aqui.
Se os conjuntos de preditores se sobrepuserem parcialmente, provavelmente haverá uma mistura de abordagens, mas é difícil dizer com certeza.
Não está claro para mim como isso pode ser colocado em um esquema unificado. A maneira padrão de construir árvores de decisão contorna esses problemas de forma simples e "agradável", o que a torna não muito adequada para nossos objetivos. Talvez seja possível aprimorá-la selecionando um algoritmo de poda, mas, em minha opinião, é melhor reformular criativamente o algoritmo de construção de regras.
Eu já vi, estávamos rindo do seu macaco há pouco tempo.
Faz sentido, até mesmo um teatro de marionetes tem bastidores).
Faz sentido, até mesmo o teatro de marionetes tem bastidores)
:D