Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 880
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
NS genellikle ilk satırlardaki verileri işler - yani. ilk satırlarda eski veriler, sonunda taze veriler kullanılmalıdır, böylece son eğitim adımları üzerlerinde yapılır.
Teşekkür ederim.
Tüm tahminciler barın açılışında çalışır - şu anda gözetleyenleri nasıl tanımlayacağımı bile bilmiyorum - fikre göre, önemleri büyük olmalı mı?
Pekala, eğer her şey Open'ın fiyatındaysa - o zaman başka seçenekler varsa, dikizlememelisiniz - o zaman dikizleyin.
Pekala, eğer her şey Open'ın fiyatındaysa - o zaman başka seçenekler varsa, dikizlememelisiniz - o zaman dikizleyin.
Veri setimi bir tür sinir ağında test edebilir misin, yoksa henüz çözemez miyim? Bu programda yerleşik olan, %56'dan fazlasını öğrenmek istemiyor - belki yanlış bir şey yapıyorum ya da ağ uygun değil ....
Veri setimi bir tür sinir ağında test edebilir misin, yoksa henüz çözemez miyim? Bu programda yerleşik olan, %56'dan fazlasını öğrenmek istemiyor - belki yanlış bir şey yapıyorum ya da ağ uygun değil ....
Resme bakılırsa, %56 değil yaklaşık %8 (Doğruluk %92) hatanız var.
Dosyada bir gerileme var ve açıklamaya bakarak sınıflandırmayı test ediyorsunuz. Görünüşe göre sınıflandırmaya sahip bir dosyaya ihtiyacınız var.
Resme bakılırsa, %56 değil yaklaşık %8 (Doğruluk %92) hatanız var.
Evet, o dosya aynı değil, önceden tahmin ediciler ekledim ve hedef sınıflandırmayı basit bir kurala göre yaptım - 50 puandan fazla veya eşitse, o zaman 1 (satın almak için) ve -1 (satmak için), aksi takdirde 0 , ve alış ve satış sütunları bağımsızdır.
Yaklaşık% 56 - yani bu bir nöron ve bir ağaçtan ekran görüntüleri.Evet, o dosya aynı değil, önceden tahmin ediciler ekledim ve hedef sınıflandırmayı basit bir kurala göre yaptım - 50 puandan fazla veya eşitse, o zaman 1 (satın almak için) ve -1 (satmak için), aksi takdirde 0 , ve alış ve satış sütunları bağımsızdır.
Yaklaşık% 56 - yani bu bir nöron ve bir ağaçtan ekran görüntüleri.Ağaç daha iyi çalışıyorsa, onu kullan. NS'nin ayarlanması daha zordur.
Şimdiye kadar sadece mantık çalışıyor (ya da belki bu şekilde test etmiyorum?), Ama nasıl kullanacağımı bilmiyorum.
Tahmin edicilerin performansını kontrol etmeye yardımcı olmak isteyen varsa, uygulamada iki dosya vardır - 3 sütun alıp satmak için - hedef, 1 ve 2 kullanmıyorum ve geri kalanı tahmincilerdir.
Alglib'de kfold var, onunla nasıl çalışılacağını çözen var mı? neredeyse sıfır belge
ah, peki, anlıyorum, bu yöntemler otomatik olarak çapraz doğrulama yoluyla çalışır
Evet. Aletleri verdiler ama talimat vermediler. Her bir fonksiyon, nasıl kullanılacağı ve hatta örneklerle ilgili yardım almak güzel olurdu.
Şimdiye kadar sadece mantık çalışıyor (ya da belki bu şekilde test etmiyorum?), Ama nasıl kullanacağımı bilmiyorum.
Tahmin edicilerin performansını kontrol etmeye yardımcı olmak isteyen varsa, uygulamada iki dosya vardır - 3 sütun alıp satmak için - hedef, 1 ve 2 kullanmıyorum ve geri kalanı tahmincilerdir.
1. dosyayı denedim, 3 parçaya bölün:
eğitici
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 28107 1244
1 3045 4119
Test 1
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 5950 356
1 742 776
Metinovaya 2
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 5945 333
1 779 769
Gizli katmanda 10 nöron bulunan nnet üzerinde sayıldı (R'den NS paketi Rattle)
Sizin ormanlarınızdan daha kötü ama kötü de değil. Sonuçlara göre ikinci dosya muhtemelen aynı olacaktır.