Discussão do artigo "Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX"
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Novo artigo Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX foi publicado:
Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.
No comunicado de imprensa "ONNX Runtime is now open source", afirma-se que o ONNX Runtime também suporta o perfil ONNX-ML:
O perfil ONNX-ML é uma parte do ONNX, criada especificamente para modelos de aprendizado de máquina (ML). Ele é destinado à descrição e representação de vários tipos de modelos de ML, tais como modelos de classificação, regressão, agrupamento e outros, em uma forma conveniente que pode ser usada em diferentes plataformas e ambientes que suportam ONNX. O perfil ONNX-ML simplifica a transferência, implantação e execução de modelos de aprendizado de máquina, tornando-os mais acessíveis e portáveis.
Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5.
Autor: MetaQuotes