Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 949

[Aleksey Vyazmikin]

San Sanych Fomenko :

Sınıflandırmadaki eğilim nedir? Sınıf tahmin hataları trendi kıracak - trendden geriye hiçbir şey kalmayacak.

Peki, neden olmasın, sadece girdileri tanımlarım, çıktılar MO'nun sonuçlarıyla değil, trol tarafından işlenir.

[Aleksey Vyazmikin]

San Sanych Fomenko :

Tabii ki, köknar ağaçları!

Başka?

Şimdi sayacağım.

ilgiyle bekliyorum!

[СанСаныч Фоменко]

Alexey Vyazmikin :

ilgiyle bekliyorum!

Burada.

Number of observations used to build the model: 20276
Missing value imputation is active.

Call:
 randomForest(formula = as .factor(arr_Buy) ~ .,
              data = crs$dataset[crs$sample, c(crs$ input , crs$target)],
              ntree = 500 , mtry = 7 , importance = TRUE , replace = FALSE , na.action = randomForest::na.roughfix)

               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 7

        OOB estimate of  error rate: 17.76 %
Confusion matrix:
     - 1      0      1 class .error
- 1 4429 1157    84    0.2188713
0    498 8288    501    0.1075697
1    102 1259 3958    0.2558752

Variable Importance
===================

                                - 1      0      1 MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini
arr_LastBarPeresekD_Down_M15 56.11 64.27 64.49                  69.56            211.39
arr_DonProc_M15               60.79 63.68 57.48                  67.77            298.46
Levl_High_H4                 59.69 61.76 57.36                  69.74            195.16
Levl_Close_W1                 54.44 58.90 57.08                  64.35            234.41
arr_Regresor                 56.51 55.71 56.09                  61.40            212.89
Levl_Low_H4                   50.14 52.47 55.56                  57.38            203.09
Levl_Low_D1                   51.00 50.52 55.24                  57.91            192.80
arr_Den_Nedeli               47.86 50.18 55.22                  53.55            214.23
arr_DonProcVisota             53.91 58.53 55.15                  58.61            305.84
Levl_Close_MN1               51.68 51.71 54.70                  58.12            228.30
Levl_Close_D1                 53.13 51.06 51.83                  57.80            267.86
arr_LastBarPeresekD_Up_M15   52.46 52.45 49.94                  56.53            218.22
arr_DonProc                   47.96 69.45 49.35                  60.33            322.91
Levl_Support_D1               52.28 52.42 49.21                  56.50            253.82
Levl_Support_W1               47.90 50.98 47.38                  53.37            219.35
Levl_High_W1                 48.68 47.64 47.35                  52.45            144.54
Levl_Low_H1                   46.62 53.94 46.72                  54.10            208.75
Levl_Support_MN1             41.67 44.57 46.52                  46.83            198.77
arr_TimeH                     44.65 46.73 45.21                  47.78            183.06
Levl_High_D1                 43.69 42.56 45.17                  46.79            169.77
Levl_first_H4                 41.65 44.09 43.92                  46.57            121.20
Levl_High_MN1                 37.88 40.27 42.96                  42.52            142.87
X_USE_Filter_MA_02           38.67 43.46 42.57                  49.19              84.23
Levl_first_H1                 38.36 40.30 40.51                  44.00            135.97
Levl_Low_MN1                 36.20 39.33 39.59                  40.68            149.38
Levl_High_H1                 36.34 39.67 39.02                  40.28            196.14
arr_LastBarPeresekD_Down     40.51 39.81 37.87                  43.21            232.92
Levl_first_D1                 33.94 36.19 36.47                  38.99              78.20
Levl_first_MN1               30.33 33.31 35.62                  34.03              99.66
arr_LastBarPeresekD_Up       32.66 40.83 35.21                  38.65            238.36
Levl_Low_W1                   33.29 34.25 35.02                  35.13            175.21
X_Use_Donchianf               31.06 34.26 33.54                  36.21              97.49
Levl_Support_H4               33.55 38.03 33.15                  36.91            248.48
Use_Filter_MA_Prirost         31.89 31.93 31.42                  38.92              63.63
Levl_Close_H1                 32.25 34.31 31.06                  34.08            242.26
X_Use_Filter_Fibo_in_Day     29.56 30.80 30.99                  36.89              71.70
Levl_Close_H4                 34.27 33.26 30.79                  34.17            272.58
X_USE_Filter_MA               25.90 31.13 29.25                  33.87              66.11
X_Use_BarPeresek_iMA_TF       26.07 23.12 28.88                  32.17              31.87
Levl_first_W1                 26.50 28.50 27.21                  28.70              83.33
arr_Vektor_Week               25.93 25.76 26.68                  29.62              44.61
arr_Vektor_Don_M15           29.11 28.28 26.27                  31.15              53.36
arr_RSI_Open_H1               30.82 29.38 25.75                  36.56              45.64
Levl_Support_H1               26.88 27.87 25.56                  27.72            215.06
arr_Vektor_Day               22.67 24.33 24.70                  26.31              43.21
arr_Vektor_Don               23.32 25.04 21.89                  25.40              65.35
arr_BB_Up                     10.94 11.71 16.86                  15.05              21.55
arr_BB_Center                 16.63 17.40 16.01                  17.13              58.55
X_Use_ChanelEvaProc           13.36 17.13 12.74                  23.63            106.51
arr_RSI_Open_M1               8.95 11.16 12.15                  13.34              33.44
arr_BB_Down                   13.49 13.31    6.84                  13.36              24.11
USE_Filter_MA_Donchian         3.60 - 1.85    5.00                  3.82              2.32

Gerekli ağaç sayısı arttı, kesinlikle 100 değil

Hatayı doğru saymaz: sütuna göre sayılmalıdır, eskisinden daha kötü, ama yine de çok iyi

[СанСаныч Фоменко]

Pred_027_2016_H2_T.csv [doğrula] üzerindeki Rastgele Orman modeli için hata matrisi (sayılar):

tahmin edilen

Gerçek -1 0 1 Hata

-1 20157 5167 292 21,3

0 2222 37861 2060 10.2

1 373 5502 17608 25.0

Pred_027_2016_H2_T.csv [doğrula] üzerindeki Rastgele Orman modeli için hata matrisi (oranlar):

tahmin edilen

Gerçek -1 0 1 Hata

-1 22,1 5,7 0,3 21,3

0 2,4 41,5 2,3 10,2

1 0,4 6,0 19,3 25,0

Genel hata: %17.1, Ortalama sınıf hatası: %18.83333

Pred_027_2016_H2_T.csv [test] üzerindeki Rastgele Orman modeli için hata matrisi (sayılar):

tahmin edilen

Gerçek -1 0 1 Hata

-1 19963 5131 328 21,5

0 2259 37753 2104 10.4

1 404 5703 17597 25.8

Pred_027_2016_H2_T.csv [test] üzerindeki Rastgele Orman modeli için hata matrisi (oranlar):

tahmin edilen

Gerçek -1 0 1 Hata

-1 21,9 5,6 0,4 21,5

0 2.5 41,4 2,3 10,4

1 0,4 6,3 19,3 25,8

Genel hata: %17,4, Ortalama sınıf hatası: %19,23333

Hatanın şaşırtıcı kararlılığı çok güven verici.

[Aleksey Vyazmikin]

San Sanych Fomenko :

Burada.

Gerekli ağaç sayısı arttı, kesinlikle 100 değil

Hatayı doğru saymaz: sütuna göre sayılmalıdır, eskisinden daha kötü, ama yine de çok iyi

Teşekkür ederim! Bu, tahmin edicilerin o kadar da kötü olmadığı ve onu genişletmenin mantıklı olduğu anlamına gelir!

San Sanych Fomenko :

Hatanın şaşırtıcı kararlılığı çok güven verici.

Ya da belki sadece çok tipik bir örnek? Bir şekilde 2015'ten dosyadan öğrenmek ve 2016'yı kontrol etmek gerektiğini düşünüyorum - olduğu gibi, ters yönde küresel eğilimler var, sistemin orada o kadar verimli çalışamayacağını düşünüyorum.

Eh, başka nasıl çalıştıracağımı bilmek isterim ... Maxim'in ormanlarının oluşum mantığı açısından burada aynı olması ilginç mi?

[СанСаныч Фоменко]

Alexey Vyazmikin :

Teşekkür ederim! Bu, tahmin edicilerin o kadar da kötü olmadığı ve onu genişletmenin mantıklı olduğu anlamına gelir!

Ya da belki sadece çok tipik bir örnek? Bir şekilde 2015'ten dosyadan öğrenmek ve 2016'yı kontrol etmek gerektiğini düşünüyorum - olduğu gibi, ters yönde küresel eğilimler var, sistemin orada o kadar verimli çalışamayacağını düşünüyorum.

Eh, başka nasıl çalıştıracağımı bilmek isterim ... Maxim'in ormanlarının oluşum mantığı açısından burada aynı olması ilginç mi?

Yukarıda yazdım, tekrar ediyorum:

• tahmin yeteneği testi
• dosyayı bölün ve ikinci yarıdaki hatayı görün.

not.

Tahminciler vb. bol miktarda.

[Aleksey Vyazmikin]

San Sanych Fomenko :

Yukarıda yazdım, tekrar ediyorum:

• tahmin yeteneği testi
• dosyayı bölün ve ikinci yarıdaki hatayı görün.

Her şey zaten iki dosyaya bölünmüşse neden dosyayı bölelim? Bunu R'de nasıl yapacağımı bilmiyorum, kimse bana açıklayamadı - görünüşe göre aptal.

San Sanych Fomenko :

not.

Tahminciler vb. bol miktarda.

Evet, pek değil, ATS kullanmak da dahil olmak üzere gerçek ticarette kullandığım tek şey bu değil.

Ağın tarihteki optimize edilmiş Uzman Danışmanı geçebileceğini gerçekten umuyorum :)

[Maxim Dmitrievsky]

Bu kadar çok belirleyiciyi nereden buldun? strateji için manuel olarak mı seçildi? Vay :)

iskele mantığı +- aynı olmalı

[СанСаныч Фоменко]

Ve işte başka bir model:

Error matrix for the SVM model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (counts):

      Predicted
Actual   - 1      0      1 Error
    - 1 6176 18666    774    75.9
     0    2242 38585 1316    8.4
     1    1333 17683 4467    81.0

Error matrix for the SVM model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (proportions):

      Predicted
Actual  - 1      0    1 Error
    - 1 6.8 20.5 0.8    75.9
     0    2.5 42.3 1.4    8.4
     1    1.5 19.4 4.9    81.0

Overall error: 46 %, Averaged class error: 55.1

Sonuç KALİTATİF OLARAK farklıdır, model niteliksel olarak farklı olsa da, verileriniz üzerinde yetersiz çalışmalıdır.

RandomForest denilince akla gelen

[СанСаныч Фоменко]

Alexey Vyazmikin :

Ağın tarihteki optimize edilmiş Uzman Danışmanı geçebileceğini gerçekten umuyorum :)

Her şey zaten iki dosyaya bölünmüşse neden dosyayı bölelim? Bunu R'de nasıl yapacağımı bilmiyorum, kimse bana açıklayamadı - görünüşe göre aptal.

Böl - asla tükürmeyin, sorun R'ye karşı önyargıdır.

Ağın tarihteki optimize edilmiş Uzman Danışmanı geçebileceğini gerçekten umuyorum :)

Neden bir ağ?