Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 235
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
alg tr'ye bakıyorum. r zaten kitap yazmaya başladı)))
allitebooks.com/automated-trading-with-r-2/
toksik - ama spor ilgisi uğruna biraz geçtim ve orada duracağım. Çok az özgür kaynak var, ama hiç arzu yok ve asla olmadı,
sadece "şube giriş bileti" fikrini destekledi. < 0.69, hazırlıksız, ayrılma özel bir sorun olmayacak. < 0.68 xs, zaten orada düşünmek zorundasın)))
https://numer.ai
Lütfen, hangi modeli, nasıl öğrettin?
Sınıf tahmin hatası %30'dan az. Bazen %30'dan çok daha azdır, ancak %20'den daha azına ulaşmak mümkün olmamıştır. Ancak modelin gereğinden fazla UYGUN OLMADIĞINI iddia etmek için ciddi nedenler var. Ana şey yeniden eğitilmemek - yeniden eğitilmiş bir modele hiç gerek yok, tehlikeli çöp.
Modeller: rastgele orman ve ada. Genel olarak, model seçiminin, eğer hiç eğitilmişse, sonuç üzerinde çok az etkisi vardır. Tahmincilerime göre, nnet gerçekten hiç öğrenmiyor.
Sınıf tahmin hatası %30'dan az. Bazen %30'dan çok daha azdır, ancak %20'den daha azına ulaşmak mümkün olmamıştır. Ancak modelin gereğinden fazla UYGUN OLMADIĞINI iddia etmek için ciddi nedenler var. Ana şey yeniden eğitilmemek - yeniden eğitilmiş bir modele hiç gerek yok, tehlikeli çöp.
Modeller: rastgele orman ve ada. Genel olarak, model seçiminin, eğer hiç eğitilmişse, sonuç üzerinde çok az etkisi vardır. Tahmincilerime göre, nnet gerçekten hiç öğrenmiyor.
Oradaki logonuz nedir?
Sınıf tahmin hatası %30'dan az. Bazen %30'dan çok daha azdır, ancak %20'den daha azına ulaşmak mümkün olmamıştır. Ancak modelin gereğinden fazla UYGUN OLMADIĞINI iddia etmek için ciddi nedenler var. Ana şey yeniden eğitilmemek - yeniden eğitilmiş bir modele hiç gerek yok, tehlikeli çöp.
Modeller: rastgele orman ve ada. Genel olarak, model seçiminin, eğer hiç eğitilmişse, sonuç üzerinde çok az etkisi vardır. Tahmincilerime göre, nnet gerçekten hiç öğrenmiyor.
logos nedir?
Anladığım kadarıyla https ://numer.ai'deki puanınızdan bahsediyorsunuz ama mantık dilinde değil heming (% hata) ama mantık zor bir şey, sadece sınıfı değil aynı zamanda sınıfı da tahmin etmeniz gerekiyor. olasılık
Anladığım kadarıyla https ://numer.ai'deki puanınızdan bahsediyorsunuz ama mantık dilinde değil heming (% hata) ama mantık zor bir şey, sadece sınıfı değil aynı zamanda sınıfı da tahmin etmeniz gerekiyor. olasılık
Danışmanım hakkında yazıyorum. Bir modeli var.
Paketleri kullanıyorum ve logolarla ilgili olmayan, önceden hazırlanmış bir tahminleri var. Ayrıca paketlerden çıkan sonuçlar başka yollarla da değerlendirilebilir.... Logloss'u hatırlamıyorum.
Ve gördüğüm paketlerdeki sınıf, olasılıktan, yani. gerçekte, olasılık hesaplanır ve ardından kalibre edilir. İki sınıf için yarı standart, ancak içeri girip yönlendirebilirsiniz.
Danışmanım hakkında yazıyorum. Bir modeli var.
Paketleri kullanıyorum ve logolarla ilgili olmayan, önceden hazırlanmış bir tahminleri var. Ayrıca paketlerden çıkan sonuçlar başka yollarla da değerlendirilebilir.... Logloss'u hatırlamıyorum.
Ve gördüğüm paketlerdeki sınıf, olasılıktan, yani. gerçekte, olasılık hesaplanır ve ardından kalibre edilir. İki sınıf için yarı standart, ancak içeri girip yönlendirebilirsiniz.
O zaman bir şey diyemem, en azından böyle sonuçlar aldığın bir veri setine ihtiyacın var. Loglos, bizim durumumuz için bunun pek doğru bir seçim olmadığını kabul ediyor, bu kaggle'a bir övgü, yeniden eğitilmemiş %20-30 doğrulukta hatalar, dürüst olmak gerekirse benim için çok güçlü, inanması zor.
Logloss için işin püf noktası, örneğin, iki sınıf için, hatalarınız %0 ise, yanıtların olasılıkları %100 ve %0'a yakın olacaktır, {0,1,0,1....} , hatalar %10 olduğunda, bu yalnızca doğru tanımlanmamış sınıfların olasılıklarını değil, aynı zamanda DOĞRU, yani her biri 1 ve 0 olan doğru yanıtların şimdi örneğin 0,8 ve 0,2 olması gerekir. hatalar% 45'tir, o zaman her şey 0,5 + - 0,1 civarında salınmalıdır, böylece mantık optimal olur, böyle bir simya ....
Lucky_teapot'un profiline yanlışlıkla baktım, forumda bir konu vardı, bir makalenin linkini içeriyor. Bana öyle geliyor ki, tüm bunlar, gerçekten oradan taşındıysa MetaQuotes sayesinde, neredeyse hiç çalışmadığım mql4.com forumundan taşındı.
Makale neredeyse 9 yaşında, ancak şimdi denemenin günah olmadığı bir sürü faydalı şey gördüm. Sanırım Alexei'nin bu başlıkta birkaç kez bahsettiği boyutsal gecikme uzayını bile anladım.
Makalenin kendisini çok faydalı buluyorum - https://www.mql5.com/en/articles/1506
Okudum .., Bir şeyle ilgilendim, yazar verileri biraz değiştirebileceğinizi, böylece örneği artırabileceğinizi ve modelin bilgi tabanı daha geniş olacağından modelin daha iyi çalışacağını söylüyor ...
Spreadlerle çalışıyorum, ancak toplamla karşılaştırıldığında hala birkaç dönüş var. örnekleme
Bir multi-milyonuncu örneği rasgele seçersek ve modeli tersine çevirmeleri yakalamak için eğitirsek, zaten birçok örnek olacağını düşünüyorum, ancak piyasanın rastgele olması, bence tersine çevirme modelinin kendisi aynı (ben çok fazla desen anlamına geliyordu)
Ve sonra başka bir soru, daha doğrusu bir fikir ortaya çıkıyor, ancak şu ana kadar bir çözüm yok ...
Bu örnekteki milyonlarca değer ne kadar fazlaysa, hesaplamalar o kadar zor olur, bence bu multi-milyonuncu örnekten tüm tersine çevirmeleri hemen izole edersek ve yalnızca onları eğitimli bir örnek olarak bırakırsak, Model yalnızca tersine çevirmeleri öğrenir , bu biraz hızlıdır, ancak yeni verilerde bir tersine çevirmeyi geri almama işleminden ayırt etmeniz gerektiğinde, o zaman model, geri almamanın ne olduğu hakkında hiçbir fikri yoksa bunu nasıl yapacaktır ...??. sorun((
Okudum .., Bir şeyle ilgilendim, yazar verileri biraz değiştirebileceğinizi, böylece örneği artırabileceğinizi ve modelin bilgi tabanı daha geniş olacağından modelin daha iyi çalışacağını söylüyor ...
Spreadlerle çalışıyorum ama toplamla karşılaştırıldığında hala birkaç dönüş var. örnekleme
geri dönüş nedir? ZZ'deki gibi bir bar mı?
Belirli bir çubuk dizisinin tersine çevrilmesi olarak kabul edildiğinde (burada bir dalda yakalanmış) fikri gerçekten seviyorum, bunun ardından gelecekte önceden belirlenmiş bir kâr olacak. Bu yaklaşım sınıf dengesizliğini büyük ölçüde azaltacaktır. Bu zaman. İkincisi, öğretmenin kendisi net bir tahmin özelliğine sahip olacaktır.