Bu kaosun bir düzeni var mı? Hadi bulmaya çalışalım! Belirli bir örnek üzerinde makine öğrenimi. - sayfa 8

Yeni yorum
 
Aleksey Vyazmikin #:

Evet, çok fazla veri var ve daha fazlasını eklemeyi planlıyorum - bu nedenle gizlemeden önce tarama için bir metodoloji geliştirmek gerekiyor.

Şu anda antrenman yapıyorum ve birçok şeyin ayarlara, özellikle de kuantum tablolarındaki bölünme sayısına bağlı olduğunu söyleyeceğim.

Ekran kartında varsayılan ayarlarla eğitimin yapıldığı bir deneye yeni başladım - model değerlendirmesi ve sınav örneği üzerinde test dikkate alınmadan bir geçiş, modelde ortaya çıkan ağaç sayısına bağlı olarak 2-3 dakika sürüyor. Oldukça eski FX-8350 işlemcimde yaklaşık %60 daha yavaş.

Hızın oldukça kabul edilebilir olduğunu düşünüyorum, yöntemin verimliliğinin ortalamasını almak için genellikle sabit tohumla 100 model eğitiyorum.

"Sonuna kadar" antrenman yaparsanız, program 2 saate kadar süreyi tahmin eder.

6 ağaç derinliği ve 1000 ağaç ile 2-3 dakika mı?
 
spiderman8811 #:
Seviyeler değil, aralıklar artı dalga formasyonları ve mum çubukları. Bunlar kitaplarda yok. İşe yaramalı.
Ayrıca daha fazla ayrıntıyla ilgileniyorum)))) hangi aralıktan ve hangi modelden net değil).
 
elibrarius #:
6 ağaç derinliği ve 1000 ağaç ile 2-3 dakika?

Test örneğinde eğitimi durdurma kontrolü olduğu için 250-400 ağaçlar oluşturulur, yani son 100 ağaç boyunca herhangi bir gelişme olmazsa, eğitim durur ve model iyileştirme olan son ağaca kesilir.

 
Aleksey Vyazmikin #:

İşte başka bir varyant - tüm örneklerde istikrarlı bir sonuç olduğu için bunu daha da çok seviyorum.



0,042 en iyi sonuçtur. Tüm sütunlardan daha iyi ve denge eğrisi daha güzel. Ama Catbusta'da yaptığınız kadar iyi değil.


 
Aleksey Vyazmikin #:

İlk sütun sıfır mı yoksa "1" mi? :)

Bu sıfır.

0,02400


 
Aleksey Vyazmikin #:

Muhtemelen anlam olarak 1041-1489'a yakındır.

448 barda, en iyi 0,03000


 
elibrarius #:

0,042 en iyi sonuçtur. Tüm sütunlardan daha iyi ve denge eğrisi daha güzel. Ama Catbusta'da yaptığınız kadar iyi değil.


elibrarius #:

448 barda en iyi değer 0,03000'dir.


Sonuç halihazırda açıkça daha iyidir ve öğrenmeyi geliştiren tahmin edicilerin seçimi sayesinde elde edilmiş gibi görünmektedir. Başka kaç tane yararlı olanın olduğu ve bunların nasıl çıkarılacağı endişe vericidir.

Hedefi yalnızca 50 pipten fazla kar elde ederseniz "1" yaparak değiştirmeyi deneyin (belki daha azı daha iyidir) - bu, deneylerimde öğrenmeyi geliştirdi, ancak pozitif hedeflerin sayısı daha da azaldı ...

 
Aleksey Vyazmikin #:

Sonuç zaten açıkça daha iyi ve bunun nedeni öğrenmeyi destekleyen tahmin edicilerin seçimi gibi görünüyor. Daha ne kadarının yararlı olduğu ve bunların nasıl ortaya çıkarılacağı endişe konusudur.

Hedefi yalnızca 50 pipin üzerinde kar elde edilirse "1" yaparak değiştirmeyi deneyin (belki daha azı daha iyidir) - bu, deneylerimde öğrenmeyi geliştirdi, ancak pozitif hedeflerin sayısı daha da azaldı ...

2. sütun sınıf eşiğidir (ancak öğretmenin işaretlemesinde değil, tahminde). 3. kar.
60 pt porgoa için grafik en iyisidir.
 
elibrarius #:
2. sütun sınıf eşiğidir (ancak öğretmenin işaretlemesinde değil, tahminde). Üçüncüsü kârdır.
60 puanlık grafik en iyisidir.

Tahmin yaparken kârı nasıl biliyorsunuz, yoksa bir regresyon modeliniz mi var?

Öğretirken kaydırmayı deneyin :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ve tahmin yaparken karı nasıl biliyorsunuz ya da bir regresyon modeliniz var mı?

Antrenman yaparken vites değiştirmeyi deneyin :)

Eğitimden sonra karı ve programı hesaplıyorum.
123456789101112131415...32
Yeni yorum