Existe um padrão para o caos? Vamos tentar encontrá-lo! Aprendizado de máquina com o exemplo de uma amostra específica. - página 8

 
Aleksey Vyazmikin #:

Sim, há muitos dados e pretendo adicionar mais, portanto, é necessário desenvolver uma metodologia de triagem antes da ofuscação.

No momento, estou treinando e digo que muito depende das configurações, especialmente do número de divisões nas tabelas quânticas.

Acabei de iniciar um experimento em que o treinamento é feito com as configurações padrão da placa de vídeo - uma passagem, sem levar em conta a avaliação do modelo e o teste na amostra do exame, leva de 2 a 3 minutos - dependendo do número resultante de árvores no modelo. Em meu processador FX-8350, bastante desatualizado, ele é cerca de 60% mais lento.

Acho que a velocidade é bastante aceitável; geralmente treino 100 modelos com semente fixa para calcular a eficiência do método.

Se você treinar até o "final", o programa estima o tempo em até 2 horas.

2-3 minutos com uma profundidade de árvore de 6 e 1000 árvores?
 
spiderman8811 #:
Não são níveis, mas intervalos, além de padrões de ondas e velas. Esses não estão nos livros. Isso deve funcionar.
Também estou interessado em mais detalhes ()))) não está claro de que faixa e de que modelo).
 
elibrarius #:
2-3 minutos com uma profundidade de árvore de 6 e 1000 árvores?

As árvores 250-400 são construídas, pois há um controle de interrupção do treinamento na amostra de teste, ou seja, se não houver melhoria durante as últimas 100 árvores, o treinamento será interrompido e o modelo será cortado para a última árvore com melhoria.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Aqui está outra variante - gosto ainda mais dela, pois o resultado é estável em todas as amostras.



0,042 é o melhor resultado. Melhor do que em todas as colunas e a curva de equilíbrio é mais bonita. Mas não tão bom quanto o que você fez no Catbusta.


 
Aleksey Vyazmikin #:

A primeira coluna é zero ou "1"? :)

É zero.

0,02400


 
Aleksey Vyazmikin #:

Provavelmente com significado próximo a 1041-1489.

Em 448 barras, o melhor 0,03000


 
elibrarius #:

0,042 é o melhor resultado. Melhor do que todas as colunas e a curva de equilíbrio é mais bonita. Mas não tão bom quanto o que você fez no Catbusta.


elibrarius #:

Em 448 barras, o melhor é 0,03000.


O resultado já é claramente melhor e parece ter sido alcançado devido à escolha de preditores que aprimoram o aprendizado. A questão é saber quantos outros preditores úteis existem e como obtê-los.

Tente alterar a meta, tornando-a "1" somente se obtiver um lucro de mais de 50 pips (talvez menos seja melhor) - isso melhorou o aprendizado em meus experimentos, embora o número de metas positivas tenha ficado ainda menor...

 
Aleksey Vyazmikin #:

O resultado já é claramente melhor, e parece ser devido à escolha de preditores que favorecem o aprendizado. O que importa é saber quantos deles são úteis e como obtê-los.

Tente alterar a meta, tornando-a "1" somente se o lucro for alcançado acima de 50 pips (talvez até menos seja melhor) - isso melhorou o aprendizado em meus experimentos, embora o número de metas positivas tenha ficado ainda menor...

A segunda coluna é o limite da classe (mas não na marcação do professor, e sim na previsão). 3º lucro.
O gráfico para a porgoa de 60 pontos é o melhor.
 
elibrarius #:
A segunda coluna é o limite da classe (mas não na marcação do professor, e sim na previsão). A terceira é o lucro.
O gráfico de 60 pontos é o melhor.

E como você sabe o lucro ao fazer a previsão, ou você tem um modelo de regressão?

Tente mudar quando estiver ensinando :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

E como, na previsão, você sabe o lucro ou tem um modelo de regressão?

Tente mudar quando estiver treinando :)

Calculo o lucro e a programação após o treinamento.