Trend stratejileri ile ilgili olarak ML (Karar Ağacı / Orman) geliştirmek için bir ekip topluyorum - sayfa 12
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
Bir mucize gerçekleşirse ve ekip toplanırsa, bir öğrenme algoritması ve modeli değerlendirmek için bir yöntem seçmeniz gerekecektir.
Yansıma grubunda takla atabilirim.
...alternatif bir site düşünmek gerekecek. Belki birisi böyle bir şey biliyordur? Resimleri paylaşıp bir şekilde düzenleyebileceğiniz bir tahta gibi bir şey sıkıcı, ayrı bir sohbet ve akıllı fikirlerin olduğu bir kap gibi bir şey olduğunu düşünüyorum...
Örneğin . Ayrıca kod alışverişi için bir depo da bağlanmıştır. Onların da bir mobil uygulaması var. IMHO, çok uygun bir hizmet.
Modelin (ağ veya orman) kalitesini değerlendirmek için MSE, OOB vb. hata değerleri kullanılır.
Ancak, bir kişi tarafından bir test örneğinin yapıldığı görüntü tanımadan farklı olarak, bir fiyat tablosu için böyle bir örnek yapmak çok zordur. Bu nedenle, MSE, OOB vb. için fiyat modelinin değerlendirilmesi. çoğu zaman yanlış anlaşılır.
Bir modeli "fazla uydurmanın" net bir tanımı yoktur.
Bu nedenle, modeli MSE, OOB vb. İçin kontrol etmeyi bıraktım.
Şimdi, resmin tamamını görmek için eğitim sonucunu fiyat tablosunun üzerine yerleştirmeyi tercih ediyorum.
İşte modelin kalitesini değerlendirme yöntemim (bu resmi daha önce yayınlamıştım):
IMHO, ihtiyaç duyulan şey bir resim değil, nesnel, nicel metriklerdir ve ticaret için modellerin kalitesinin anlaşılır bir tüketici değerlendirmesinden bahsediyorsak, bunlar örneğin sinyallerin üretkenliği ile ölçülebilir.
Örneğin . Ayrıca kod alışverişi için bir depo da bağlanmıştır. Onların da bir mobil uygulaması var. IMHO, çok uygun bir hizmet.
Um.. bahşiş için teşekkürler, çok ilginç bir hizmet. Ücretsiz sürümü kullanıyor musunuz? İstediğim kadar uzantı ekleyebilir miyim?
Şimdi, resmin tamamını görmek için eğitim sonucunu fiyat tablosunun üzerine yerleştirmeyi tercih ediyorum.
İşte modelin kalitesini değerlendirme yöntemim (bu resmi daha önce yayınlamıştım):
Bana bodrumdaki bu grafiği nasıl okuyacağımı söyle. Orada kaç hedefiniz var (sadece 4 noktada - 4 hedefte bir tutarsızlık görüyorum?), tahminlerin çubuğun başında gerçekleştiğini doğru anladım mı (o zaman neden açılış eşleşmiyor veya grafiği yanlış okuyorum) ?) bar başına?
Görselleştirme, düşünce süreci için faydalıdır, ancak bu tutarsızlıkları sayılarla ifade etmeden, aynı uygunluk fonksiyonu için bir modeli değerlendirme sürecini otomatikleştirmek imkansızdır.
Bir mucize gerçekleşirse ve ekip toplanırsa, bir öğrenme algoritması ve modeli değerlendirmek için bir yöntem seçmeniz gerekecektir.
Yani takımda mısın değil misin?
Yansıma grubunda takla atabilirim.
tamam yazalım...
Örneğin . Ayrıca kod alışverişi için bir depo da bağlanmıştır. Onların da bir mobil uygulaması var. IMHO, çok uygun bir hizmet.
Teşekkürler servise bakacağım. Ya da bir şekilde ona dayalı mevcut projelere bakın.
ML modellerinin değerlendirilmesi ile ilgili düşüncelerimi paylaşacağım.
Moskova Bölgesi'nde herbaryum diye bir şey var mı bilmiyorum ama kullanmaya devam edeceğim. Anlamayan biri varsa, o zaman herbaryum ağaçlardan iyi (değerlendirme kriterleri farklı olabilir) yapraklar toplanır, bir yaprak ve bir ağaçtan çok sayıda yaprak toplanabilir. Böyle bir modelin oy verirken bir dezavantajı vardır - zaman içinde farklı noktalarda bir fenomeni (hedefi) tanımlayan yaprakların sayısı farklı olacaktır, yani. Örneği bir alan olarak temsil edersek, sayfaların sahaya farklı yığınlar halinde dağıldığı ortaya çıkacak ve bu da oylama kalitesini etkileyecektir. Bu nedenle, böyle bir modeli değerlendirmek için (yöntem ormanlar için de uygundur, ancak orada daha ilkeldir - yalnızca alandaki tahmin yeteneğine vurgu yapılmalıdır) her yaprağın (ağaç) temsil edilmesi gerektiğini düşünüyorum. ) bir katman olarak, bu katmanları üst üste bindirin ve yaprakların kesiştiği yerde, yaprak sayısına bağlı olarak ürünü etkileyecek bir katsayı (ormanlar için gerekli değildir) ekleyerek ortalama tahmin kabiliyetini hesaplayın, ardından ortaya çıkan haritaya bakın ve tekdüzeliğini değerlendirin. Böyle bir harita, hem üçüncü bir boşluk eklenerek - köşelere göre hem de Kohonen harita yöntemini kullanarak - renge göre - farklı şekillerde değerlendirilebilir ve bu haritadan genel ortalama değeri ve standart sapmayı bulabilir. Daha sonra modelin kalitesini, tahmin yeteneğinin sadece toplamda değil, örnek genelinde ne kadar güçlü olduğunu göreceğiz. Böyle bir tahmin, uygunluk fonksiyonunun düşük ortalama tahmin gücü ile örnek alanlarını iyileştiren yaprakları/ağaçları aramasına yardımcı olabilir.
Ne düşünüyorsun?
Yoksa düşüncelerimi açıkça ifade etmiyor muyum?