Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3187
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
ZЫ Genel olarak, iki sıra arasındaki farkları bulmaya çalışmak ilgi çekiyorsa, bunları sağlayabilir.
Size yazdıklarıma bir göz atın. Sonbaharda ancak kendim bakabileceğim.
Forester#:
Gifleri yayınladığım örneklem ile bir deney yaptım, örneklemde zaten %47 birim var, veriler bir tabloda özetlenmiştir.
Sütunların içeriğinin açıklaması:
Bir tahmin edici için toplamda birden fazla kuantum segmenti seçilebileceğini ve bu segmentlerin tahmin edici değer aralığında çakışmaması gerektiğini açıklayayım.
Benim hoşuma gitmeyen şey, hedeflerin %50'sine yakın bir kısmının yerinde bırakılmasıdır ki bu da sonucun değerlendirilmesini olumsuz etkileyebilir.
Aslında, rastgele hedeflerde oldukça fazla kuantum segmenti bulunduğu ortaya çıktı, ancak bazı kümeler oldukları için (muhtemelen), farklı tablolar koordinatlarını üst üste bindirdi, bu nedenle örtüşmeyen aralıkları seçtikten sonra, bu kuantum segmentlerinin kalitesinin (faydasının) orijinal olanlardan 10 kat daha kötü (daha az) olduğu ortaya çıktı. Buna göre, ortalama olarak, orijinal hedefe sahip örnekte, kuantum kesimleri farklı tahminciler için 3,5 kat daha fazla bulundu.
Sonuçlar hakkında ne düşünüyorsunuz?
Eklenmiştir:
Rastgele hedefin ve orijinalin ikili dizi grafiği şöyle görünür
Gifleri yayınladığım örneklem ile bir deney yaptım, örneklemde zaten %47 birim var, veriler tabloda özetlenmiştir.
Sütunların içeriğinin açıklaması:
Bir tahmin edici için toplamda birden fazla kuantum segmenti seçilebileceğini ve bu segmentlerin tahmin edici değer aralığında çakışmaması gerektiğini açıklayayım.
Benim hoşuma gitmeyen şey, hedeflerin %50'sine yakın bir kısmının yerinde bırakılmasıdır ki bu da sonucun değerlendirilmesini olumsuz etkileyebilir.
Aslında, rastgele hedeflerde oldukça fazla kuantum segmenti bulunduğu ortaya çıktı, ancak bazı kümeler oldukları için (muhtemelen), farklı tablolar koordinatlarını üst üste bindirdi, bu nedenle örtüşmeyen aralıkları seçtikten sonra, bu kuantum segmentlerinin kalitesinin (faydasının) orijinal olanlardan 10 kat daha kötü (daha az) olduğu ortaya çıktı. Buna göre, ortalama olarak, orijinal hedefe sahip örnekte, kuantum kesimleri farklı tahminciler için 3,5 kat daha fazla bulundu.
Sonuçlar hakkında ne düşünüyorsunuz?
Alexei için bir soru. İstatistiksel teori konusunda iyi değilim. Ben sadece nesil yerine hedefi karıştırmayı önerdim.
Anlıyorum.
Size başka bir önerim var, orman oluşturma sürecini daha yönetilebilir hale getirsek ve seçilen kuantum segmentinin belirli bir alt örneğini her ağaç için bir kök olarak alsak nasıl olur?
Derinliği 2-3 bölme civarında yapın, böylece yaprağa göre sınıflandırılabilir sınıf örnekleri en az %1 olacaktır.
Modelin daha istikrarlı olacağını düşünüyorum.
Gifleri yayınladığım örneklem ile bir deney yaptım, örneklemde zaten %47 birim var, veriler tabloda özetlenmiştir.
Sütunların içeriğinin açıklaması:
Bir tahmin edici için toplamda birden fazla kuantum segmenti seçilebileceğini ve bu segmentlerin tahmin edici değer aralığında çakışmaması gerektiğini açıklayayım.
Benim hoşuma gitmeyen şey, hedeflerin %50'sine yakın bir kısmının yerinde bırakılmasıdır ki bu da sonucun değerlendirilmesini olumsuz etkileyebilir.
Aslında, rastgele hedeflerde oldukça fazla kuantum segmenti bulunduğu ortaya çıktı, ancak bazı kümeler oldukları için (muhtemelen), farklı tablolar koordinatlarını üst üste bindirdi, bu nedenle örtüşmeyen aralıkları seçtikten sonra, bu kuantum segmentlerinin kalitesinin (faydasının) orijinal olanlardan 10 kat daha kötü (daha az) olduğu ortaya çıktı. Buna göre, ortalama olarak, orijinal hedefe sahip örnekte, kuantum kesimleri farklı tahminciler için 3,5 kat daha fazla bulundu.
Sonuçlar hakkında ne düşünüyorsunuz?
Eklenmiştir:
Rastgele hedefin ve orijinalin ikili dizi grafiği şöyle görünür
On simülasyon hiçbir şey değildir, istatistiksel anlamlılık için binlerce simülasyona ihtiyacınız vardır.
Ayrıca belirli bir vaka hakkında uzman görüşü vermeye hazır değilim, sadece olası sorunlara ve bunları çözmenin yaygın yollarına işaret ettim.
Sonuçlar hakkında ne düşünüyorsunuz?
Eklendi:
Hedef rastgele ve orijinalin ikili dizi grafiği şöyle görünür
On simülasyon hiçbir şeydir, istatistiksel anlamlılık için binlercesine ihtiyacınız vardır.
Ayrıca belirli bir vaka hakkında uzman görüşü vermeye hazır değilim, sadece olası sorunlara ve bunları çözmenin yaygın yollarına işaret ettim.
Binlerce - çok fazla hesaplama kaynağı gerektiriyor - bir geçiş - yaklaşık 40 dakika - bir ekran kartında temel hesaplama.
Genel olarak bu testin yalnızca tahmin edicinin farklı aralıklarında bu tür kümelerin olasılığını kontrol etmenize izin verdiğini düşündüm.
Ve başlangıçta seçilmiş olan kuantum segmentinin belirli bir aralığına isabet etme olasılığına bakmak gerekir.
Ve yine de bu tür bir testin güvenilirliği için hedefin yüzde ifadesindeki farkı sorusu hakkındaki görüşü duymak isterim.
Anlamsız ve acımasız bir saçmalık yapıyorsun. Saber en azından yarım saat içinde bunu yaptı ve unuttu.
Başkalarının performansı hakkındaki değerlendirmelerinizi kendinize saklayın, özellikle de diğer kişinin ne yaptığını anlamadığınızda.
Yapıcı eleştirilere açığım ve sizden gelen hiçbir eleştiri yok.
Başkalarının performansına ilişkin değerlendirmelerinizi kendinize saklayın, özellikle de karşınızdaki kişinin ne yaptığını anlamadığınız durumlarda.
Ben yapıcı eleştiriye açığım ama sen değilsin.