Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2961

 
Forester #:

Ortalamayla ikame, istatistikte sadece veri olmadığında kullanılırdı, daha sonra ortalama ikame edilirdi. NAN'ı veri eksikliği veya eksikliği olarak kullandılar - bu anı bir şekilde işaretlemeleri gerekiyordu - bu amaçla NAN'ı kullanmaya karar verdiler ve ardından ortalama ile değiştirdiler.

NAN'ım var - verilerin hazırlanmasında bir hata var ve örneğin /0'dan sonra alıyorum (ancak bazen + - INF alıyorum). Hatalı verileri normal veya hatta ortalama olarak değerlendirmem gerekmiyor.
Hatalar düzeltilmelidir (sütunun NAN içerdiğini ve eksik olduğunu yazdırıyorum). Gerçi bu çıktıları kim okuyor ki...? )))

O zaman soracak bir şey yok, atmaktan başka ne yapabilirsiniz?


Her ihtimale karşı, daha önce bir örnek yazdığım için NAN'ların değiştirilmesine bir örnek.

m <- round(matrix(rnorm(100),ncol = 5,nrow = 10),2)
m[ sample(1:nrow(m),5,replace = T) , sample(1:ncol(m),5,replace = T) ] <- NaN
m

[,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,]   NaN   NaN  0.85   NaN -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]   NaN   NaN -0.41   NaN -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]   NaN   NaN  1.09   NaN -0.36
 [9,]   NaN   NaN -0.58   NaN -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92

ve çözüm

library(imputeTS)
m2 <- round(apply(m,2,na_ma),2)
m2

 [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,] -0.14  0.12  0.85 -0.57 -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]  0.49  0.49 -0.41  0.27 -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]  0.37  0.51  1.09 -0.14 -0.36
 [9,]  0.14  0.14 -0.58  0.04 -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92
 
mytarmailS #:

O zaman soracak bir şey yok, atmaktan başka yapacak bir şey yok.


Her ihtimale karşı, zaten bir örnek yazdığım için NAV'ların nasıl değiştirileceğine dair bir örnek.

ve çözüm

Teşekkürler, belki kod birilerinin işine yarar.

 
Web sitesindeki onnx yardımı güncellendi - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx
Документация по MQL5: ONNX модели
Документация по MQL5: ONNX модели
  • www.mql5.com
ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
mytarmailS #:


Örneğiniz hakkında düşünüyordum.

Büyük şüphelerim var.

Öncelikle, doğru anlıyor muyum?

Teklifin bir bölümünde, bir tür mükemmel denge çizgisi verecek giriş noktaları bulunmuştur.

Eğer öyleyse, bu tarihe aşırı bir uydurmadır. Bulunan giriş/çıkış noktaları MO'nun temel fikri olan "tarih tekerrürden ibarettir" ilkesini hiç karşılamamaktadır. MO ile, gelecekte tekrar edecekleri umudu/gerekçesiyle bazı soyut modeller aranır. Ve işte bazı fiyat alanlarının bir işaretlemesi....


Başka bir yolu var mı? Yoksa bir şey mi kaçırıyorum?

 
СанСаныч Фоменко #:

Örneğinizi düşündüm.

Büyük şüpheler.

Öncelikle, eğer doğru anladıysam.

Kotirin bazı bölümlerinde, belirli bir ideal denge çizgisini verecek giriş noktaları bulunmuştur.

Eğer öyleyse, bu tarihe aşırı bir uyumdur. Bulunan giriş/çıkış noktaları MO'nun temel fikri olan "tarih tekerrürden ibarettir" ilkesini hiç de karşılamamaktadır. MO ile, gelecekte tekrar edecekleri umudu / gerekçesi ile bazı soyut modeller aranır. Ve işte belirli bir fiyat alanının işaretlemesi....


Başka bir yolu var mı? Yoksa bir şey mi kaçırıyorum?

Bu örneğin amacı, modeli sadece hazır hedeflerle değil, FF'yi minimize veya maksimize eden herhangi bir karmaşıklıktaki kayıp fonksiyonlarıyla da eğitmenin mümkün olduğunu göstermektir.

Bu örnekte (istekli olanların isteği üzerine) AMO'nun maksimum istikrarlı kar için nasıl eğitileceği gösterilmektedir, ancak beğeninize göre kesinlikle herhangi bir FF olabilir....

Ayrıca hiç kimse eğitim için test ve doğrulama örneklemesi eklemeyi engellemez, böylece aşırı eğitim olmaz, ancak bu kodu karmaşıklaştırır ve örneğin kapsamı dışındadır.
 
mytarmailS #:
Bu örneğin amacı, modeli sadece hazır hedefler üzerinde değil, FF'yi minimize veya maksimize ederek herhangi bir karmaşıklıktaki kayıp fonksiyonları üzerinde de eğitmenin mümkün olduğunu göstermektir.

Bu örnekte (ilgilenenlerin isteği üzerine) AMO'nun maksimum istikrarlı kar için nasıl eğitileceği gösterilmektedir, ancak beğeninize göre kesinlikle herhangi bir FF olabilir....

Ayrıca hiç kimse eğitim için test ve doğrulama örneklemesi eklemeyi engellemez, böylece aşırı eğitim olmaz, ancak bu kodu karmaşıklaştırır ve örneğin kapsamı dışındadır.

Anlıyorum, çok merak ediyorum.

 
СанСаныч Фоменко #:

Anlıyorum, çok merak ediyorum.

merak edilen nedir? birkaç ay önce bu başlıkta benim de katıldığım diyaloglarda söylenmişti))) burada birçok kişi max/min ff'nin hiçbir şekilde olmaması gerektiğini savundu)))))

ff'yi ayarladığınız gibi.... gemi yelken açacak

 
Andrey Dik #:

merak edilen nedir? bu yüzden birkaç ay önce bu başlıkta benim de katıldığım diyaloglarda söylendi)) burada birçok kişi max/min ff'nin hiçbir şekilde olmaması gerektiğini savundu))))

ff'yi ayarladıkça gemi yelken açacak....

Algoritmanın değiştirilemeyen (çalışmayacak) kendi ff'si vardır, bu sadece eğri uydurmanın güzel olması için bir eklentidir. Küresel olarak hiçbir şeyi etkilemez. Burada zaten kar faktörü üzerinde özel kayıplı bir varyant vardı, trayne her zamanki gibi güzel.

Dönüp dolaşıyoruz ve her seferinde şaşırıyoruz. Hafıza kaybı hoş bir hastalık, her gün haber 😀
 
Maxim Dmitrievsky #:
Algoritmanın değiştirilemeyen (çalışmayacak) kendi ff'si vardır, bu sadece eğri uydurmayı güzelleştirmek için bir eklentidir). Küresel olarak hiçbir şeyi etkilemez.

Max, herhangi bir FF ayarlayabilirsiniz ve bunu eğitim hedefine göre ayarlamak iyidir.

Eğer öğrenme hedefi eğri uydurma ise, o zaman eğri uydurma olacaktır)).

Ancak bu, herhangi bir eğitimin bazı FF'lerin optimizasyonunun (maks/minimizasyon) özü olduğu gerçeğini iptal etmez.

 
Andrey Dik #:

Max, FF istediğiniz şekilde ayarlanabilir ve uygun bir öğrenme hedefi belirlemek iyi bir fikirdir.

Eğer öğrenme hedefi kurwafing ise, o zaman kurwafing olacaktır)).

ancak bu, herhangi bir eğitimin bazı FF'lerin optimizasyonunun (maks/minimizasyon) özü olduğu gerçeğini iptal etmez.

Ancak TC'nin bu yolla nasıl çıkarılabileceğini hayal edemiyorum :) belki birinin süper-kandırıcı bir FF'si vardır, ama sessiz kalır