Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2820
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
Gradyan Güçlendirme
trayne'de asscgasu0.85'e yükselir
ancak testte 0.75'e düşer.
Assgassu'yu yükseltmek için bir seçenek olarak,önemli değişkenlerin etkisini her sınıf için -1, 0, 1
Bu spline'ları yeni değişkenler olarak kullanmak için yaklaşık olarak deneyebilirsiniz.
Örneğin sınıf 1 için RSI'ın etkisi aşağıdaki gibiydi
Yaklaşık olarak, yeni bir spline elde ettik.
Ve her değişken ve her sınıf için bu şekilde devam eder.
Sonuç olarak, orijinal değişkenler yerine girdiye beslediğimiz yeni bir spline seti elde edilecektir.
Gradyan Güçlendirme
traine üzerinde kazanç0,85'e yükselir
ancak test üzerinde 0,75'e düşer
Asssugasu'yu yükseltmek için bir seçenek olarak, her sınıf için -1, 0, 1
Bu spline'ları yeni değişkenler olarak kullanmak için önemli değişkenlerin etkisini yaklaşık olarak deneyebilirsiniz.
Örneğin, sınıf 1 için RSI'ın etkisi aşağıdaki gibi olmuştur
Yaklaşık olarak, yeni bir yivimiz var.
Ve böylece, her değişken ve her sınıf için devam eder.
Sonuç olarak, orijinal değişkenler yerine girişe beslediğimiz yeni bir spline seti elde ederiz.
Bu örneklerde değişkenler arasındaki tüm olası ilişkiler otomatik olarak ayarlanmıştır.
Ancak bunları devre dışı bırakabilir veya ilişki için belirli değişkenler ayarlayabilirsiniz.
Yaklaşım olmadan ayarlama ile oynadım, ağaç başına düğüm sayısını değişken sayısına yükselttim.
Model daha karmaşık hale geldi, 12 dakika boyunca eğitildi.
traine assugasu0.97'ye yükseldi
ancak test 0.74'te her şeyi bozuyor.
Genel olarak muhtemelen üzerinde çalışılacak ve düşünülecek bir şey vardır. Belki sizinverilerinizden bir şeyler çıkar.
Programda birçok farklı ayar var, sadece onlarla nasıl çalışacağımı tam olarak anlam ıyorum.
Dünden beri işlevselliği kendim inceliyorum))
Ve veri kümeniz işlevselliği incelemek için ortaya çıktı, belki sizin verilerinizden bir şeyler çıkar.
Otomatik özellik oluşturucu ile ne demek istediğinizitam olarak anlamıyorum?
Özelliklerin kendileri için otomatik arama mı yoksa mevcut özellikler arasındaki ilişkiler için otomatik arama mı?
Bu örneklerde, değişkenler arasındaki tüm olası ilişkiler otomatik olarak ayarlanmıştır.
Ancak bunları devre dışı bırakabilir veya ilişki için belirli değişkenler ayarlayabilirsiniz.
Hayır, demek istediğim bu değildi.
Yeni verilerde akurasi 0,83 elde etmek için xgboost'u diğer özellikler üzerinde eğittiğimi kastettim.
Özellikleri OHLC'den ve başka bir göstergeden oluşturdum
ilkesine göre
O[i] - H[i-1]
L[i-5]-indic[i-10]
........
....
..
ve böylece tüm olası kombinasyonlar (hepsi ile hepsi).
Yaklaşık 10.000 özellik elde ettim.
300 tanesi faydalı.
model yeni verilerde 0.83 verdi.
===========
Otomatik özellik oluşturucu ile ne demek istediğinizi tam olarak anlayamadım?
Yukarıda açıklananları otomatikleştirmek istiyorum, böylece bilgisayarın kendisi özellikleri oluşturacak ve daha sonra aralarından seçim yapabileceğiniz 10 bin özellik değil, örneğin bir milyar özellik olacak....
Özelliklerin kendileri için otomatik arama mı, yoksa mevcut özellikler arasındaki bağımlılıklar için otomatik arama mı?
özelliklerin otomatik olarak oluşturulması/inşa edilmesi ---> uygunluğun test edilmesi ---> en iyilerin seçilmesi ---> muhtemelen daha da iyilerini bulmak için en iyilerin mutasyonu ....
Ve hepsi otomatik.
Eğer okuduysanız MSUA'ya dayanıyor... ama sadece ona dayanıyor....
Programda pek çok farklı ayar var, sadece bunlarla nasıl çalışacağımı tam olarak anlamıyorum.
Dünden beri işlevselliği kendim incel iyorum))
Ve bu arada veri setiniz, işlevselliği incelemek için, belki bir şey ve verilerinizden sıkın.
Bu program nedir?
geometrik olasılığı okuyun
Gerçek bir güdük, her kelimeye yapışıyor.
Sende tam bir bilişsel distrofi var, herhangi bir konuda nasıl tartışabiliyorsun?