Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2793
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
İlk yaklaşımda kesinlikle haklısınız - bir modelin performans ölçütlerini tahmin etmeyi kastediyorsanız, nihai bir tahminin olması gerekir.
Ancak her şeyden ağır basan bir nüans var.
Bir modeli performansı üzerinden değerlendirmek, geçmiş veriler üzerinden yapılan bir değerlendirmedir. Ancak model gelecekte nasıl davranacak?
İleri valf testini değerlendirin.
Walking Forward'ı bir test ile değerlendirin.
Bu tüm sürünün değerlendirilmesidir. Ve kötü koyunlar parça parça itlaf edilir.
Bu tüm sürünün değerlendirilmesidir. Ve kötü koyunlar parça parça itlaf edilir.
500 barda tahmin etmek bir istatistik değildir, büyük sayılar yasası gereği her şeyi sığdırabilirsiniz
50 fics = 50 valking fovard testi, her seferinde 1 fics kaldırılarak. Uzun ama sonuç model tarafından elde edilecektir.
Bu şekilde, yalnızca özelliklerin tamamen bağımsız olması durumunda sonuç elde edebilirsiniz ve bu şekilde olmaz.
500 barda tahmin etmek bir istatistik değildir, büyük sayılar yasası gereği her şeyi sığdırabilirsiniz
Tahmin yeteneğini değerlendirmek oldukça yeterlidir. Kayan pencere teknolojisini kullanarak öğretmenin tahmin hatasını %20'ye kadar veren fişleri seçmek mümkündür.
Bu yöntemle yalnızca tam özellik bağımsızlığınız varsa sonuç alabilirsiniz ve bu şekilde çalışmaz.
Aynı veriyi paketlerine yüklüyorsun. Sen de mi bir şey elde edemiyorsun?
Ön işlemede, bir adım olarak, korelasyonlu çipleri kaldırıyorum. Korelasyon %75 'ten yüksek değilse 170'ten yaklaşık 50'si kalıyor (!). Korelasyon %50'den yüksek olmadığında, birkaç parça kalıyor. Ancak hedefimi korelasyonsuz fişleri toplamak olarak belirlemedim.
Ön işlemede, bir adım olarak, korelasyonlu özellikleri kaldırıyorum. Korelasyon %75 'ten yüksek değilse 170'ten yaklaşık 50'si kalıyor (!). Korelasyon %50'den yüksek değilse, birkaç parça kalır. Ancak korelasyonsuz fişleri toplamak için bir hedef belirlemedim.
Bu 50 tanesi modelle kontrol edebilecekleriniz.
Yani birbirleriyle ilişkili! Sonuç, özelliklerin atılma sırasına bağlıdır.