Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2406

Yeni yorum
 
Entropi, uzun süredir her yerde kayıp fonksiyonu veya çapraz entropi olarak kullanılmaktadır. Ayrıca tüm bunların değişken yasaya sahip dizilerde hiçbir anlamı yoktur, eğer öyleyse, o zaman ikincil öneme sahiptir. Çözüm yüzeyde yatıyor ve seçeneklerden biri bu iş parçacığında zaten önerildi, titrek bir şekilde çalışıyor. Detayları henüz anlatmayacağım ama bir gün bir makale yazacağım. ZY muhtemelen yüzey için heyecanlandım ama en azından benim için 😀
 
Metriklerle ilgili yardım, kendimi tanımıyorum https://russianblogs.com/article/7586220986/
 
Maksim Dmitrievski :
Metriklerle ilgili yardım, kendimi tanımıyorum https://russianblogs.com/article/7586220986/

Özellikler bir birim küpte eşit olarak dağıtılırsa, Chebyshovskaya sezgisel olarak en doğru ölçüm gibi görünüyor. Başka bir şey, keyfi özellikleri bu kadar iyi normalleştirmenin mümkün olmayacağıdır.

 
Aleksey Nikolaev :

Özellikler bir birim küpte eşit olarak dağıtılırsa, Chebyshovskaya sezgisel olarak en doğru ölçüm gibi görünüyor. Başka bir şey, keyfi özellikleri bu kadar iyi normalleştirmenin mümkün olmayacağıdır.

Normalleştirmeyi denedim, modellerde iyi kayıplar elde edildi, onsuz daha iyi. Bu nedenle, sinir ağları değil, ağaç ormanları.
 
Maksim Dmitrievski :
Normalleştirmeyi denedim, modellerde iyi kayıplar elde edildi, onsuz daha iyi. Bu nedenle, sinir ağları değil, ağaç ormanları.
Benzer sonuçlar - sadece ağaçlar. Maksimum güncellendiğinde ve her şey değiştiğinde özellikle eğlenceli. Elbette, maksimumları manuel veya otomatik olarak ayarlayabilirsiniz (her özellik için), ancak bunlar koltuk değneğidir.
 
Maksim Dmitrievski :
Normalleştirmeyi denedim, modellerde iyi kayıplar elde edildi, onsuz daha iyi. Bu nedenle, sinir ağları değil, ağaç ormanları.

Ben de zayıfım ( ayrıca   Çalışmanız için de teşekkürler) xgboost gibi bir şeye. Ancak normalleştirme ve genel olarak özelliklerle yapılan hazırlık araştırması çalışmaları asla zarar vermez. Ayrıca özel bir amaç işlevi (nesnel işlev) oluşturmak için esnek bir yaklaşıma ihtiyacımız var.

 
Maksim Dmitrievski :
Bu nedenle, sinir ağları değil, ağaç ormanları.

Evet, birkaç yıl önce, bu başlıktaki biri böyle bir fikir yazdı - iskele önerdi ve sinir ağlarını nükleer silahlarla karşılaştırdı. Sadece diğer yöntemlerin hiçbir şey veremediği durumlarda kullanılmaları gerektiğini söyledi. Ama bazı Maxim sonra ona kaka attı.

İlginç... Yani haklı mıydı?

 
Aleksey Nikolaev :

Ben de zayıfım ( ayrıca   Çalışmanız için de teşekkürler) xgboost gibi bir şeye. Ancak normalleştirme ve genel olarak özelliklerle yapılan hazırlık araştırması çalışmaları asla zarar vermez. Ayrıca özel bir amaç işlevi (nesnel işlev) oluşturmak için esnek bir yaklaşıma ihtiyacımız var.

LightGBM veya CatBoost'u tavsiye edin, XGBoost geride kalıyor

aslında, herhangi bir ön işlemenin alfayı öldürdüğü ortaya çıktı. Bu, artışlar alıp kurutmaya başlarsanız olur. Orijinal seriyi (alıntıları) almak en iyisi olacaktır, ancak durağan olmadığı için antrenman yapmak mümkün olmayacaktır. Bu, kesirli farklılaşma (piyasa belleğini büyütme) hakkındaki makalede açıkça görülmektedir. Ne kadar çok dönüşüm uygulanırsa, o kadar az kalır.

 
Dmitryi Nazarchuk :

Evet, birkaç yıl önce, bu başlıktaki biri böyle bir fikir yazdı - iskele önerdi ve sinir ağlarını nükleer silahlarla karşılaştırdı. Sadece diğer yöntemlerin hiçbir şey veremediği durumlarda kullanılmaları gerektiğini söyledi. Ama bazı Maxim sonra ona kaka attı.

İlginç... Yani haklı mıydı?

bazı kanıtlar vermek daha iyi, ne hakkında olduğunu bilmiyorsun

 
elibrarius :
Benzer sonuçlar - sadece ağaçlar. Maksimum güncellendiğinde ve her şey değiştiğinde özellikle eğlenceli. Elbette, maksimumları manuel veya otomatik olarak ayarlayabilirsiniz (her özellik için), ancak bunlar koltuk değneğidir.

Evet, ne derse desin saçma

1...239924002401240224032404240524062407240824092410241124122413...3399
Yeni yorum