Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2627
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Özelliklerin önemini değerlendirmek için çeşitli yollar karşılaştırıldı . Standart için, kaynak açısından en yoğun olanı seçtim: özellikleri birer birer kaldırarak modeli eğitmek.
Hızlı yöntemler standarda uymuyor. Ve eşleşmiyorlar. fselector bence daha da hızlı ve hiçbir şeyle eşleşmeyecek.
Kayar Pencerede Özelliklerin Önemi (Göstergeler ve Fiyatlar)
Bir noktada, bir işaret %10, başka bir an %0,05 önemli olabilir, hayatın gerçeği bu)
Çapraz doğrulama için burada boğulan, bir şeye karar verdiğini düşünerek, kızarmanın zamanı geldi, zamanı geldi..
Her model için kayan pencere verileri kullanılır.
Çapraz doğrulama, farklı veri parçaları üzerinde eğitilmiş birden çok modelin eğitim sonuçlarını eşleştirmek için kullanılır.
Kayan bir pencerede olmayan veriler üzerindeki modeller de bu verilerin farklı parçaları üzerinde eğitilebilir ve ayrıca çapraz doğrulama alabilir.
Çapraz doğrulamanın bununla ne ilgisi olduğu açık değil mi?
Her model için kayan pencere verileri kullanılır.
Çapraz doğrulama, farklı veri parçaları üzerinde eğitilmiş birden çok modelin eğitim sonuçlarını eşleştirmek için kullanılır.
Kayan bir pencerede olmayan veriler üzerindeki modeller de bu verilerin farklı parçaları üzerinde eğitilebilir ve ayrıca çapraz doğrulama alabilir.
İşte aynı genişliğe sahip bir sürgülü pencerenin sorunu çözmediği fikri. İyi için, her adımda pencerenin genişliğini değiştirmek için koşuların boyutlarını artırmak gerekir. yine küfür)))
Çapraz doğrulamanın bununla ne ilgisi olduğu açık değil mi?
Her model için kayan pencere verileri kullanılır.
Çapraz doğrulama, farklı veri parçaları üzerinde eğitilmiş birden çok modelin eğitim sonuçlarını eşleştirmek için kullanılır.
Kayan bir pencerede olmayan veriler üzerindeki modeller de bu verilerin farklı parçaları üzerinde eğitilebilir ve ayrıca çapraz doğrulama alabilir.
Güzel..
Neden özelliklerin önemini değerlendirmemiz gerekiyor? Önemsiz olanları ortadan kaldırmak için, modeli gelecekte kaliteden ödün vermeden daha hızlı eğitmek mümkün olacaktır. Bu sadece halihazırda çalışan veri ve modelin bir ayarıdır. Ve ne benim ne de sizin (inandığım gibi) henüz ayarlayacak bir şeyiniz yok.
Bu yüzden sadece modeli eğitiyorum. Modelin kendisi önemli olanları kullanacak, önemsiz olanları kullanmayacaktır.
Hala uyanmadın mı?
Aynı fikirde olmamak.
Çapraz doğrulama, tarihin tek bir parçasında başarılı olan bir modeli atma yeteneğidir. Tarihin çeşitli bölümlerinde test etmek, orada çalışmayacağını gösterebilir.
Sadece çapraz doğrulama ve işaretlerin ve modelin değişken olduğunu gösterir.
Bu "yüzme" size başka bir yöntemi gösteriyor, benim için çapraz doğrulama.
İşte aynı genişliğe sahip bir sürgülü pencerenin sorunu çözmediği fikri. İyi için, her adımda pencerenin genişliğini değiştirmek için koşuların boyutlarını artırmak gerekir. yine küfür)))
kahretsin, güneş sokakta, mayo giyip bahçeye gitme zamanı
Küçük veriler üzerinde yapılan test, hızlı yöntemlerin iyi çalışmadığını gösteriyor.
Neden özelliklerin önemini değerlendirmemiz gerekiyor? Önemsiz olanları kaldırmak için, modeli gelecekte kaliteden ödün vermeden daha hızlı eğitmek mümkün olacaktır. Bu sadece halihazırda çalışan veri ve modelin bir ayarıdır. Ve ne benim ne de sizin (inandığım gibi) henüz ayarlayacak bir şeyiniz yok.
Bu yüzden sadece modeli eğitiyorum. Modelin kendisi önemli olanları kullanacak ve önemsiz olanları kullanmayacaktır.
Ve çıktıda niteliksel özellikler üreten bir nöron yaratmak istersem?
Çapraz doğrulamaya göre (ileriye doğru yürümek), neden kötü olduğunu açıklamadılar. Deneylerim, bunun kötü modelleri/fikirleri ayıklamak için çalışan bir yöntem olduğunu gösteriyor.