Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1165
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
Peki ya ağırlık kaydırma faktörü? Mesela, 1 daha önemliyse, ağırlıkları daha fazladır, ya da ne?
hiçbir şey anlamadı. Bu, veri kümesindeki bir hatadır, kaç tanesi doğru sınıflandırılmıştır ve kaç tanesi yanlıştır.
hiçbir şey anlamadı. Bu, veri kümesindeki bir hatadır, kaç tanesi doğru sınıflandırılmıştır ve kaç tanesi yanlıştır.
İşin aslı şu ki, öncelik belirlemem gerekiyor, örneğin, %60 doğru sıfır ve %30 doğru sıfır için çabalamam gerekiyor, bu yüzden tek basamakta hangi formülün ayarlanabileceğini ve ifade edilebileceğini anlamak istiyorum.
İşin aslı şu ki, öncelik belirlemem gerekiyor, örneğin, %60 doğru sıfır ve %30 doğru sıfır için çabalamam gerekiyor, bu yüzden tek basamakta hangi formülün ayarlanabileceğini ve ifade edilebileceğini anlamak istiyorum.
xs, eğer böyle bir fark varsa, yani muhtemelen 1 değil 2 veri seti yapmak mantıklıdır.
xs, eğer böyle bir fark varsa, yani muhtemelen 1 değil 2 veri seti yapmak mantıklıdır.
Ve iki veri kümesi ne verecek? Ek olarak, birkaç gözlemim var - eğitimde sadece 9 bin var ve çok küçük olan 4.5 olacak.
Orada, " Dengeli Doğruluk" açıklamasında bir tür katsayı hakkında yazıyor, bunun ne olduğunu anlayamıyorum ...
Belirtilen değer "doğru" ise, metrikleri hesaplamak için nesne/grup ağırlıklarını kullanın ve tüm ağırlıkları ayarlayın Belirtilen değer ise, giriş verisinden bağımsız olarak “1” "yanlış" . Varsayılan değer "true"dur .
"
Ve iki veri kümesi ne verecek? Ek olarak, birkaç gözlemim var - eğitimde sadece 9 bin var ve çok küçük olan 4.5 olacak.
Orada, " Dengeli Doğruluk" açıklamasında bir tür katsayı hakkında yazıyor, bunun ne olduğunu anlayamıyorum ...
Belirtilen değer "doğru" ise, metrikleri hesaplamak için nesne/grup ağırlıklarını kullanın ve tüm ağırlıkları ayarlayın Belirtilen değer ise, giriş verisinden bağımsız olarak “1” "yanlış" . Varsayılan değer "true"dur .
"
orada ne yaptığın hakkında hiçbir fikrim yok
formülü gör
TP - gerçek pozitif, gerisi analojiye göre
ama genel olarak, bu, elbette, anlamak istemediğiniz Yandex'den bir tür numaradır .. her zaman ya google altında ya da xgboost altında biçerler, sıradanlık :)
orada ne yaptığın hakkında hiçbir fikrim yok
formülü gör
TP - gerçek pozitif, gerisi analojiye göre
Ve " use_weights " bununla ne ilgisi var?
Ve " use_weights " bununla ne ilgisi var?
hiçbir fikrim yok, bu bir tür bitmiş model, bir bütün olarak Yandex'in tamamı gibi
hiçbir fikrim yok, bu bir tür bitmiş model, bir bütün olarak Yandex'in tamamı gibi
)))
Ne yazık ki, tam olarak ihtiyaç duyulan şey bu, ama nasıl? ... evet, kimse bilmiyor ve bu Forex ile ilgili bile değil, emtia piyasasını veya hisse senetlerini analiz edebilirsiniz, öz aynıdır - sadece giriş fiyatlarını göndererek standart göstergelerden daha iyi ve daha kötü olmayan başka bir gösterge elde ederiz
1) piyasaya uygun bir uyarlanabilir gösterge oluşturmanız gerekiyor...
1 "yeterli pazar özellikleri oluşturmak
2", "çevrimiçi" modda gösterge parametrelerini bu özelliklere göre ayarlayın
3" MO kullanarak ve OOS'u kontrol ederek mevcut piyasa özelliklerine (her çubuk) göre (her çubukta) en iyi gösterge parametrelerini bulun
ben bu şekilde görüyorum
hiçbir fikrim yok, bu bir tür bitmiş model, bir bütün olarak Yandex'in tamamı gibi
Ve hangi modellerde yapılandırabilirim, neye ihtiyacım var - doğru cevapların değerlerinin koridorları?