Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 927
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
Programlı olarak, ağaç şu şekilde tanımlanabilir:
Ama tahmin edicilerin kesin isimleri yok - resim sadece isimleri gösteriyor...
İşte tam başlıklar:
Aynısını mnogoVhodov_02 için de yapmaya çalışacağım. Senaryoyu gece çalışmaya bırakacağım, yarın öğleden sonra sana ne olduğunu göstereceğim.
Yine de, malovhodov modelinin doğruluğu o kadar sıcak değil, birçok yanlış giriş var. ticaret yapmadım)
Ormanını doğru ve yanlış işaretlere sürdü.
İstenen sınıf yarıdan fazlası testte başka bir sınıfa girdi, ancak eğitimde iyi ayrıldı)
İyi sonuç. Orman kullanmıyorum ama bir ağaç kullanıyorum, muhtemelen bu yüzden benim için gözle görülür şekilde daha kötü.
Ve başka bir dosyadan alınan verilerle yapılan testteki sonuçlar nelerdir? (başka yıl)
İşte tam başlıklar:
Aynısını mnogoVhodov_02 için de yapmaya çalışacağım. Senaryoyu gece çalışmaya bırakacağım, yarın öğleden sonra sana ne olduğunu göstereceğim.
Yine de, malovhodov modelinin doğruluğu o kadar sıcak değil, birçok yanlış giriş var. ticaret yapmadım)
Ağacın tam ekranı için teşekkürler, şimdi bu seti programdan ağaçta deneyeceğim.
Alım satım tavsiye etmediğiniz gerçeği anlaşılabilir, bu henüz tam ve nihai bir set değil, diğer yandan, bir ağaç içinde bir şey bulursa, o zaman gerçekten biraz sonra geçeceğim ormanları umuyorum. - orada, fikre göre sonuç, yine de benim beklentime göre gelmeli, yüzde 15, ki bu zaten iyi olacak.
Ve yaklaşık birkaç girdi, bunun için ve filtre için bir set - fikre göre, toplu işlerin durumu iyileştirilmelidir.Ve başka bir dosyadan alınan verilerle yapılan testteki sonuçlar nelerdir? (başka yıl)
Bu benim verilerim (bir dosya). Oradaki test %25.
İşte tam başlıklar:
Aynısını mnogoVhodov_02 için de yapmaya çalışacağım. Senaryoyu gece çalışmaya bırakacağım, yarın öğleden sonra sana ne olduğunu göstereceğim.
Yine de, malovhodov modelinin doğruluğu o kadar sıcak değil, birçok yanlış giriş var. ticaret yapmadım)
Deductor programında bir ağaç kurdum; bunun için bir hedef bulunamadı, yani. ağacı daha da genişletmesi gerekiyordu.
Tutkuların azalmadığını izliyorum... Bu arada, savaşta iki ağı karşılaştırmanın üzerinden bir hafta geçti. Her türlü test vs. ile sizi ne besleyeceğimi düşündüm. Hepsinden iyisi, sorun savaşla çözülür ve sonucu aşağıdaki gibidir ...
P'de yerleşik ELMNN ağları böyle bir hafta çalıştı ...
jPrediction- Reshetov bunu beğendi....
Kimin daha sert olduğuna karar vermek zor. Her iki optimize edicinin de iyi olduğunu düşünüyorum. Ama en iyi burada görünüyor.....
Ve büyükanneni becermene gerek yok !!!!!!!!
Ana şey takip etmektir. hafta Akello yine kaçırmadı
Temel stratejilerimin harman yeri olduğunu sanıyordum. Herkes bazı temel stratejiler atabilir mi? ajanlarım pahasına geliştirmeye çalışacağım
Malovhodov'u başlatmaya çalıştım.
Ormana arr_Vektor_Week, arr_Vektor_Day, vb.'ye dayalı olarak 2015'ten arr_Buy tahmin etmeyi öğretmeye çalıştım.
Sınıflar çok dengesiz (sınıf 0 ile sınıf 1'den 10 kat daha fazla örnek var), bu çok fazla zorluk katıyor.
Ağacın eğitildiği 2015 yılı
Her iki durumda da tahminin doğruluğu düşüktür, ancak her iki durumda da doğruluk en az %50'den fazladır.
Bu plakalarda standart hataları saymayı bıraktım.
Ben şöyle bir mantık yürütüyorum, hemen 1. sınıfı alıyorum, bu daha net: Orijinal sınıf "0", "1" = 86118 sınıfının bir tahminini verdi ve "1" sınıfı, "1" sınıfının bir tahminini verdi = 12256. Bunun anlamı şudur: ticaret yaparken sınıf = 86118 için yanlış bir tahmin ve doğru tahminler = 12256, yani. hata = 86116/(86116+12256) = %87,59(!) Ancak "0" sınıfındaki konum çok iyi - karar verirken hatalı sıfırların sadece %5,3'ü olacak.