Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3371

[[Silindi]]

mytarmailS #:
Bana ticaretini göster.

Bu büyük laflar da neyin nesi?

Saat gibi işleyen yüz yıllık bir teoriye göre TS'nizin nasıl çalıştığını görelim...

Oh, hadi ama.

Böyle sorular herkesin başını döndürür.

Okul gibi.

Uzaktan başlamalı ve basit sorular sormalısınız.

Hangi çiftte işlem yapıyorsunuz?

Ve son ticareti, giriş çıkışını tüm parametrelerle gösterin.

Ve sonra, günde kaç işlem yapıyorsunuz ve bu yerde bir duraklama var.

P.Z.

İkiden fazla soru sormamalısınız.

Ustaları rahatsız edebilirsiniz. Peki ya bunu yapmaya başlarsanız?

P.Z.

Spartak'ı destekliyorum.

[Forester]

Forester #:

Sobayı yanlış anlıyorsunuz. Görünüşe göre ağaç oluşturma koduna hiç bakmamışsınız.... Orada tek bir satır içinde hiçbir işlem yoktur!!!, sadece kümelerle (tam veya toplu).

Kısaca:
Eğitime geçirilen rastgele/tam bir satır kümesi, her tahminci/sütun için tek tek sıralanır. Üzerindeki farklı bölünmeler kontrol edilir (orta/yüzde/rastgele), her biri için istatistikler sayılır ve önerdiğiniz gibi bir/her satır için değil, tüm satır kümesi için en iyi bölünme seçilir.
En iyi bölünmeye göre, dizeler kümesi 2 kümeye bölünür, ardından her küme tekrar sıralanır ve durdurma kuralına ulaşılana kadar (derinliğe, satır başına örnek sayısına vb. göre) parçaların her biri için en iyi bölünme seçilir.

Editörde daha fazla ayrıntı görebilirsiniz, dosyanız var:
\MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh
ClassifierSplit() işlevi ve çağrıldığı işlev.
Bunu birkaç saat içinde anlayacaksınız ve tahmin edicileri tek bir satırla aramak hakkında konuşmak zorunda kalmayacaksınız.

Burada daha net olacak, kod daha kısa ve yorumlara sahip https://habr.com/ru/companies/vk/articles/438560/.

1. RegressionTree() sınıfı

[СанСаныч Фоменко]

Forester #:

Sobayı yanlış anlıyorsunuz. Görünüşe göre ağaç oluşturma koduna hiç bakmamışsınız.... Orada tek bir satır içinde hiçbir işlem yoktur!!!, sadece kümelerle (tam veya toplu).

Kısaca:
Eğitime geçirilen rastgele/tam bir satır kümesi, her tahminci/sütun için tek tek sıralanır. Üzerindeki farklı bölünmeler kontrol edilir (orta/yüzde/rastgele), her biri için istatistikler sayılır ve önerdiğiniz gibi bir/her satır için değil, tüm satır kümesi için en iyi bölünme seçilir.
En iyi bölünmeye göre, dizeler kümesi 2 kümeye bölünür, ardından her küme tekrar sıralanır ve durdurma kuralına ulaşılana kadar (derinliğe, satır başına örnek sayısına vb. göre) parçaların her biri için en iyi bölünme seçilir.

Editörde daha fazla ayrıntı görebilirsiniz, dosyanız var:
\MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh
ClassifierSplit() işlevi ve çağrıldığı işlev.
Bunu birkaç saat içinde anlayacaksınız ve tahmin edicileri tek bir satırla aramaktan bahsetmek zorunda kalmayacaksınız.

Birçok satır konusunda haklısınız.

Başa dönelim: rastgele ormandaki bir örüntü nedir?

Tek bir ağaçtır. İşte RF'den böyle bir ağacın örneği:

    left daughter right daughter split var split point status prediction
1               2              3         2  0.34154125      1          0
2               4              5         2  0.28238475      1          0
3               6              7         4  0.37505155      1          0
4               0              0         0  0.00000000     -1          2
5               8              9         5  0.64235664      1          0
6               0              0         0  0.00000000     -1          2
7              10             11         1  0.45438075      1          0
8              12             13         1  0.46271469      1          0
9              14             15         3  0.25803691      1          0
10             16             17         2  0.51942328      1          0
11             18             19         1  0.48839881      1          0
12             20             21         3  0.45243581      1          0
13              0              0         0  0.00000000     -1          2
14              0              0         0  0.00000000     -1          2
15             22             23         6  0.62789488      1          0
16             24             25         2  0.34224983      1          0
17             26             27         4  0.53845361      1          0
18             28             29         3  0.39207978      1          0
19             30             31         3  0.03596312      1          0
20             32             33         7  0.49380156      1          0
21              0              0         0  0.00000000     -1          2
22              0              0         0  0.00000000     -1          2
23             34             35         6  0.76472904      1          0
24              0              0         0  0.00000000     -1          1
25              0              0         0  0.00000000     -1          2
26             36             37         5  0.87588550      1          0
27             38             39         1  0.31089209      1          0
28             40             41         2  0.39193398      1          0
29             42             43         1  0.47068628      1          0
30             44             45         7  0.76420940      1          0
31             46             47         2  0.38380954      1          0

 [ reached getOption("max.print") -- omitted 185 rows ]

Toplam satır sayısı = 166+185! Hepsi uymadı

Benim modelimde böyle 150 ağaç var.

split var - это номер переменной, всего их в модели 8

split point - лучшее значение конкретной переменной, которое использовалось для разделения.

[Forester]

СанСаныч Фоменко #:

Birçok çizgi konusunda haklısın.

Başa dönelim: Rastgele ormanda örüntü nedir?

Bu tek bir ağaçtır. İşte RF'den böyle bir ağaç örneği:

Toplam satır sayısı = 166+185! Hiçbiri sığmıyor

Benim modelimde böyle 150 ağaç var.

Yaprağı oluşturan yolu tekrar düşünün. Yukarıdaki örneğimde 5 bölünme var. Bu, çukurlu 2 köşe modelinin bir açıklaması değil mi? Açıklama.
7 yarık baş omuzları vb. tanımlayabilir.
Bir ağacın her yaprağı farklı bir örüntüyü tanımlar.

Orman kalabalığın görüşüdür (derviews).
1. ağaç der ki: bu dize benim 18. örüntüme/yaprağıma düşer ve cevap = 1
2.: aynı dize benim 215. örüntüme/yaprağıma düşer ve cevap=0 verir
3.: = 1

...

Ortalamasını alırız ve 150 ağacın ortalama görüşünü elde ederiz. Örneğin = 0,78. Her birinin farklı bir aktif yaprağı/deseni vardı.

[СанСаныч Фоменко]

Forester #:

Yol oluşturan levhayı tekrar düşünün. Yukarıdaki örneğimde 5 yarık var. Bu, bir çukur ile 2 tepe formasyonunun bir açıklaması değil mi? Açıklama.
7 yarık baş omuzları vb. tanımlayabilir.
Tek bir ağacın her yaprağı farklı bir deseni tanımlar.

Bir orman, bir derviş kalabalığının görüşüdür.
1. ağaç der ki: bu çizgi benim 18. desenime/yaprağıma düşer ve cevap = 1
2.: aynı çizgi benim 215 desenime/yaprağıma düşer ve cevap=0 verir
3.: = 1

...

Ortalama olarak 150 ağacın görüşünü aldık. Her birinin farklı bir aktif yaprağı/deseni vardı.

Kaç yaprak olduğunu bilmiyoruz.

Ağaç sayısı, eğitim için minimum örneklem boyutunu elde etmek üzere değiştirilebilen bir parametredir.

50 ağacın yeterli olduğunu görüyoruz, bu nedenle bir ağacı bir örüntü olarak düşünmek uygundur.

[Forester]

СанСаныч Фоменко #:

Kaç yaprak olduğu bilinmiyor.

Ağaç sayısı, eğitim için minimum örneklem boyutunu elde etmek üzere değiştirilebilen bir parametredir.

50 ağacın yeterli olduğunu görüyoruz, bu nedenle bir ağacı bir desen olarak düşünmek uygun olacaktır.

Ağaç her duruma/sıraya bir yaprak/desen ile yanıt verir. Diğer durumlarda yanıt diğer yapraklardan/desenlerden gelecektir.

[СанСаныч Фоменко]

Forester #:
Ağaç her duruma/satıra bir yaprak/desen ile yanıt verir. Diğer durumlarda yanıt diğer yapraklardan/örüntülerden gelecektir.

Görünüşe göre sadece yaprak değil, ağaç da hiçbir şeyi çözmüyor.

Burada son sınıflandırıcı için formülü buldum

Nerede

• N - ağaç sayısı;
• i - ağaçlar için sayaç;
  
• b - belirleyici ağaç;
  
• x - verilerden oluşturduğumuz örnek.
  

Ayrıca, sınıflandırma görevi için çözümü çoğunluk oylamasıyla seçtiğimizi, regresyon görevinde ise çözümü ortalamaya göre seçtiğimizi belirtmek gerekir.

[Forester]

СанСаныч Фоменко #:

Görünüşe göre sadece yaprak değil, ağaç da hiçbir şeyi çözmüyor.

İşte nihai sınıflandırıcı için formül

Ayrıca, sınıflandırma görevi için çözümü çoğunluk oylamasıyla seçtiğimizi, regresyon görevinde ise çözümü ortalamaya göre seçtiğimizi belirtmek gerekir.

Neden çözülmüyor? Nihai cevaba (1/150) katkıda bulunur.

Her ağaçtan bir aktif yaprak/desen oylamaya katılır (ortalama).

Ormanın cevabı tüm ağaçların (veya aktif yaprak/desenlerin) cevaplarının ortalamasıdır - bu formül bunu sayar. İkili sınıflandırma için çoğunluk, ortalama >0,5 ise 1, aksi takdirde 0 olacaktır.
Ancak 0,5 sınırı muhtemelen en iyi seçenek değildir, paket ortalamanın değerine erişim sağlarsa, farklı sınırlarla deney yapabilirsiniz.

[mytarmailS]

Forester #:
Ağaç her duruma/satıra bir yaprak/desen ile yanıt verir. Diğer durumlarda yanıt diğer yapraklardan/desenlerden gelecektir.

SanSanych Fomenko #:

Görünüşe göre sadece yaprak değil, ağaç da hiçbir şeyi çözmüyor.

Sadece bir yaprak değil, tüm ağaçlar her durumdan sorumludur, sadece hepsi aktif değildir, aktif olanların tahminlerinin toplamı modelden gelen tahmindir....

Siz neden bahsediyorsunuz, ağaç modeli uzmanları?

[Forester]

mytarmailS #:

Bir yaprak değil, tüm ağaçlar her durumdan sorumludur, sadece hepsi etkinleştirilmez, etkinleştirilenlerin tahminlerinin toplamı modelden gelen tahmindir.

Siz neden bahsediyorsunuz, ağaç modeli uzmanları?

Yeni bir şey mi söylediniz? Söylemediysen, senin hesabına göre bu da saçmalık.