Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3210
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
Aktif piyasa araştırmacılarının tüm dalı burada R'de oturuyor, bu bir tür özetleme...
Yukarıda bahsedilen sorun, bir eğitim dosyası ve bir OOS dosyası üzerinde mükemmel sonuçlar veren bir model olmasıdır. Eğitim dosyasının rastgele örnekleme ile bile elde edilebileceğini ve OOS'un eğitim dosyasından bir kalıntı olduğunu anlıyorum.
Ancak modeli harici bir dosya üzerinde çalıştırırken, sonuç felaket derecede kötü.
Hatırladım, birkaç yıl önce böyle bir varyant vardı.
Sebebini bulmayı başardım. Sebep ileriye bakmaktı, son derece uygunsuz bir sebep, çünkü ileriye bakmanın ne olduğunu anlamak çok zor.
Daha sonra öğretmenin ZZ'nin artışları olduğu bir model oluşturdum ve hesaplanmasında ZZ'nin dahil olduğu birçok tahminci var. Örneğin, fiyat ve ZZ arasındaki fark. Eğitim sırasında, ZZ'nin doğru bağlantılarını içermeyen dosyanın bir parçasını kestim. Ve tahmin edicileri hesaplarken, eksik ZZ değerleri son bağlantıya kadar genişletildi.
Rastgele bir örnek verdiği üç dosya (bu Rattle'da) yaklaşık %5'lik bir sınıflandırma hatası verdi. Ancak, ilk üçüyle ilgisi olmayan dördüncü dosya rastgele bir hata verdi.
Bununla birlikte, ZZ'nin hesaplamaya dahil olduğu tüm tahmin edicileri kaldırırsak, her şey yerine oturur: sınıflandırma hatası dört dosyada da kabaca eşittir.
Bu ileriye bakmaktır.
Yeniden eğitim ile durum açıktır: test cihazında optimizasyonu kullanmak için son derece dikkatli olun ve R'de tahmin ediciler listesini çöplerden temizleyin. Ancak ileriye bakma nasıl tespit edilir?
Geçmiş deneyimlerimize dayanarak şunu söyleyebiliriz: eğitme, test ve doğrulamadaki sınıflandırma hatası %10'dan azsa, hata %20'ye %30'a çıkana kadar tahmin edicileri teker teker atmalısınız ....
ZigZag'lar geleceğe doğru değil, çubuk anında çizilmelidir.
Model eğitimi için ZZ genişletilmemiştir, çünkü gerekli değildir: modelin aradığı model tek bir çizgidir - komşu çizgiler dikkate alınmaz ve eğitim için örnek 1500 çubuktur.
Geçmiş deneyimlerimize göre şu geçerlidir: eğitme, test ve doğrulamadaki sınıflandırma hatası %10'dan azsa, hata %20'ye %30'a çıkana kadar tahmin edicileri aptalca teker teker atın ....
Genius)))))
Hatası %10'dan az olan gerçek tahminciler nasıl bulunur?
Bana bunların olmadığını söylemeyin, bu bir inanç meselesi....
Bu zig-zag saçmalığı nereden çıktı, ilk kim icat etti?
Kendinizi göstermek yerine sorunun özü hakkında yazmakla ilgileniyor musunuz yoksa hiç ilgilenmiyor musunuz?
Sebebini bulmayı başardım. Sebep ileriye bakmak, son derece uygunsuz bir sebep, çünkü ileriye bakmanın ne olduğunu anlamak son derece zor.
Daha sonra öğretmenin ZZ'nin artışları olduğu bir model kullandım ve ZZ'nin dahil olduğu hesaplamada çok sayıda belirleyici var. Örneğin, fiyat ve ZZ arasındaki fark. Eğitim sırasında, ZZ'nin doğru bağlantılarını içermeyen dosyanın bir parçasını kestim. Ve tahmin edicileri hesaplarken, ZZ'nin eksik değerleri son bağlantı tarafından genişletildi.
Forester'ın doğru bir şekilde söylediği gibi peeking'den kaçınmak için tahmin edicileri döngü içinde her iterasyonda peeking yapmadan hesaplamalısınız....
Çözüm bu.
Genius)))))
O zaman %10'dan daha az hata ile gerçek tahminciler nasıl bulunur?
Bana hiç olmadığını söylemeyin, bu bir inanç meselesi.....
Çok kolay.
Yukarıda ZZ örneği ile nasıl yaptığımı yazdım.
Ama bu ZZ ile ilgili değil: öğretmenin ilahilerini tahmin edicilere koyuyoruz ve dışarıdaki dosyada koşmadan önce mutluluğu elde ediyoruz.
Ve Maxim'in çok güzel resimlerle yaptığı gibi OUT dosyasında koşamaz ve mutlu yaşayamazsınız.
Ama ileriye bakma sorununa geri dönelim. Künt aşım önerildi. Ya da belki başka bir şey vardır?
En sevdiğiniz benliğinizi göstermek yerine sorunun esası üzerine yazmakla ilgileniyor musunuz yoksa hiç ilgilenmiyor musunuz?