Conselhos práticos, por favor. - página 2
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Alexandr Andreev:
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o total subtraído da unidade, ou seja, quanto mais próximo de 0 o total melhor os resultados..... em outras palavras, até agora não há muitos resultados, pois 0,75 é seu 75, embora dependa do que comparar com..... a pior pontuação seria 1 (100%) a melhor pontuação 0
Você tem que entender que uma pontuação de 90 é dez vezes melhor do que uma pontuação de 99.... uma pontuação de 99 é dez vezes melhor que uma pontuação de 99,9... 100 na verdade só é possível quando todos os módulos têm uma pontuação de erro de 100... Ou seja, uma pontuação de 0,1 é dez vezes pior que uma pontuação de 0,01. Ao mesmo tempo, uma pontuação de 10 é dez vezes pior que uma pontuação de 1.
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Não entendo de todo a lógica de.... Se o módulo produziu um erro nos dados não esclarecidos de 4,43%, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não recebo?
É provavelmente melhor obter a soma dos quadrados para erros de módulo, e extrair a raiz.
Dessa forma, obtemos uma estimativa geral dos erros de módulo.
Quanto mais próximo de zero o valor for, melhor.
Portanto, é assim.
A estimativa mostra que o Mod5 tem o menor erro.
Obrigado, mas não é isso. Eu introduzi um critério para mim mesmo - qualquer módulo que apresente uma porcentagem de erro superior a 30 é simplesmente descartado.
E a tarefa não é descobrir qual módulo tem o menor número de erros, mas com que parâmetros todos os módulos darão um resultado mais "uniforme".
No primeiro post eu dei uma tabela com resultados ao alterar apenas um parâmetro, o último. E se eu executar o roteiro com outros parâmetros alterados, a tabela será muito maior. Não se pode olhar para todos os valores, e o erro médio, penso eu, não diz muito...
Fórum sobre comércio, sistemas automatizados de comércio e testes de estratégia comercial
Estou pedindo conselhos práticos.
Sergey Tabolin, 2020.06.06 17:18
Minha pergunta é: Como posso avaliar os resultados corretamente?
O erro de cada módulo é dado em porcentagens. 0% é um resultado ideal.
Quero ter o mínimo de erro de cada módulo, mas a dispersão também deve ser mínima.
Fórum sobre comércio, sistemas automatizados de comércio e teste de estratégias comerciais
Estou procurando conselhos práticos.
Sergey Tabolin, 2020.06.07 08:00
Não entendo de todo a lógica de.... Se o erro do módulo for 4,43% nos dados não esclarecidos, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não recebo?
Obrigado, mas não é isso. Eu defini um critério para mim mesmo - módulo com porcentagem de erro maior que 30 são simplesmente excluídos do trabalho.
E a tarefa não é descobrir qual módulo tem o menor número de erros, e com que parâmetros todos os módulos darão um resultado mais "equilibrado".
No primeiro post eu dei uma tabela com resultados ao alterar apenas um parâmetro, o último. E se eu executar o roteiro com outros parâmetros alterados, a tabela será muito maior. Não se pode olhar para todos os valores, e o erro médio, penso eu, não diz muito...
A estimativa de minimização de erros é usada para determinar o modelo apropriado.
E que parâmetros usar para o modelo, como conhecemos seu algoritmo e seus parâmetros, e ainda mais a forma de encontrá-los?
A maneira de encontrá-los deve ser consistente com o modelo que você construiu.
Encontre o máximo, calcule a média e, dependendo da média, ajuste o máximo. E então escolha pelo mínimo máximo. É preciso elaborar uma fórmula para corrigir o máximo, e deve haver um coeficiente. E o valor do coeficiente deve ser captado mentalmente.
Simples e pura, multiplique o máximo pela média e multiplique pelo coeficiente. Ao alterar o coeficiente, veja qual variante se torna a melhor - é assim que você pega o coeficiente.
A avaliação da minimização de erros é usada para determinar o modelo apropriado.
E que parâmetros usar para o modelo, como conhecemos seu algoritmo e seus parâmetros, e ainda mais a forma de encontrá-los?
A maneira de encontrá-los deve ser consistente com o modelo que você construiu.
Peço desculpas se não me expressei corretamente ))))
Eu quis dizer com "resultados" três filas da tabela, três resultados. O resultado é a porcentagem de respostas erradas para todos os 15 módulos.
Outra opção. Fora de tópico, mas também uma forma. Não olhe para porcentagens, mas como uma classificação. Cada coluna é um número inteiro de 1 a 3 (ou 1, 1, 2, etc.). Em seguida, calcular a classificação média.
Outra opção. Faça uma seleção em duas etapas. Escolha vários com a melhor média, e dentre eles escolha aquele com o melhor máximo. Ou vice-versa, selecione alguns com o melhor máximo, e dentre eles selecione um com a melhor média.
Peço desculpas se não me expressei corretamente ))))
Eu quis dizer com "resultados" três filas da tabela, três resultados. O resultado é a porcentagem de respostas erradas de todos os 15 módulos.
Então não é por módulos, mas por camadas?
Alterar a forma da matriz ModN[3][15]
;))
Não entendo de todo a lógica de.... Se o erro do módulo for 4,43% em dados brutos, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não recebo?
Obrigado, mas não é só isso. Eu defini um critério para mim mesmo - módulo com porcentagem de erro maior que 30 são simplesmente excluídos do trabalho.
E a tarefa não é descobrir qual módulo tem o menor número de erros, e com que parâmetros todos os módulos darão um resultado mais "uniforme".
No primeiro post eu dei uma tabela com resultados ao alterar apenas um parâmetro, o último. E se eu executar o roteiro com outros parâmetros alterados, a tabela será muito maior. Você não pode olhar para todos os valores e o erro médio parece não lhe dizer muito...
Não entendo de todo a lógica de.... Se o módulo produziu um erro de 4,43% em dados brutos, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não recebo?
Obrigado, mas não é só isso. Eu defini um critério para mim mesmo - módulo com porcentagem de erro maior que 30 são simplesmente excluídos do trabalho.
E a tarefa não é descobrir qual módulo tem o menor número de erros, e com que parâmetros todos os módulos darão um resultado mais "uniforme".
No primeiro post eu dei uma tabela com resultados ao alterar apenas um parâmetro, o último. E se eu executar o roteiro com outros parâmetros alterados, a tabela será muito maior. Não se pode olhar para todos os valores, e o erro médio, penso eu, não diz muito...
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Não se trata de estar livre de erros.
Por exemplo, temos duas respostas de erro de 0,2 e 0,0000001. 0,00000002 (especialmente problemas ocorrerão se uma das estimativas for apenas 0) - o que é bastante inconveniente para estimar visualmente o número desses zeros. Assim é mais fácil refletir fazendo a melhor pontuação 1.... só recebemos 1-0,2 + 1 -0,00000001 . 0,8 e 0,9999999999 ... é claro que multiplicando esses valores acabamos com 0,8 qualidade total...... se ambas as pontuações fossem 0,8 então a resposta seria 0,64.... Esta opção é a mais simples.
É mais fácil de fazer e ver o total
Não entendo de todo a lógica de.... Se o erro do módulo for 4,43% em dados brutos, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não recebo?
Obrigado, mas não é isso. Eu defini um critério para mim mesmo - módulo com porcentagem de erro maior que 30 são simplesmente excluídos do trabalho.
E a tarefa não é descobrir qual módulo tem o menor número de erros, e com que parâmetros todos os módulos darão um resultado mais "uniforme".
No primeiro post eu dei uma tabela com resultados ao alterar apenas um parâmetro, o último. E se eu executar o roteiro com outros parâmetros alterados, a tabela será muito maior. Não se pode olhar para todos os valores, e o erro médio, penso eu, não diz muito...
Há muito tempo venho acompanhando você. Personalidade interessante. Eu o respeito.
Em qualquer contexto, os dados históricos só podem ser utilizados em conjunto com a situação atual. Isto é importante. Os dados históricos, não importa quão bons sejam, são negativos. Qual é o meu objetivo? Os preços de mercado não são um projétil que segue uma determinada trajetória.
Não entendo de todo a lógica de.... Se o erro do módulo for 4,43% em dados brutos, então 100 - 4,43 = 95,57% é a porcentagem de respostas livres de erros. Por que esta porcentagem deveria ser pior que 95,01%? O que eu não estou recebendo?
Lá estas respostas sem erros foram multiplicadas e o total foi novamente subtraído de 100%... então houve uma tradução inversa e foi sobre