Mihail Marchukajtes: 嗯，如果Doc的话是可信的，如果我对他的理解是正确的，对于分类来说，它决定了输入变量上的水平是否形成取决于目标的结果。在我看来。对于所有的，目标重要的输入倾向于落在水平的附近，也可以是几个。换句话说，如果目标中有100个1，那么在有1的情况下，重要的输入往往会进入之前数据的某个邻近区域。目标有100个1，重要输入有30个邻域，但只要目标中出现一个1，重要输入就一定会落入其中一个邻域。而当一个人出现时，它越是到那里，就越是重要。在本质上，有一个关于总集的比较。换句话说，这个软件包的输出将是选择那些比其他变量更频繁地出现在其附近的变量。如果我解释得不清楚，我很抱歉。我喝醉了。我一定是认为我在早上抓到了一只麋鹿，现在我已经乱了阵脚 :-)
Mihail Marchukajtes: 我从另一个方面补充。vtrite计算输入数据中是否有目标形式水平。级别越多，这些级别越具体，数据就越强大。一般来说，我可以展示R的脚本。他是大夫这个绰号，我只是为自己写的。我写了它，这样我就能以我认为方便的格式获得结果。优化器格式reshetov uuuhahahahaha....在那里，你必须为自己完成。请务必告诉我你是否想分享，....
这很美。但我很想看看随后枚举的预测器范围的网格。
的一个网格 均衡 或按样本数（百分位数）计算
我想知道你为什么不用vtreat来做R？它只是识别输入数据中相对于目标的水平，从而选择那些对目标有意义的预测因子。除了分类之外，还有一个预测的选项。说实话，我不知道没有它我该怎么办....。
我不知道这个工具的预测器选择 原理，因此我不使用它。
你知道这个原则吗？
显然，只是一个网格上的
统一的，但在一个规模上，或按例子的数量（百分位数）。
如果是这样，那就不够好了。
到目前为止，我的对比实验是不完整的--我在数据准备中发现了一个错误，不得不将8个样本重新放入训练中。
我想到本周末我就会有结果，我会在这里公布。
而且，我将对这些预测因子进行我自己的 "蛮力 "条件叶（通过我前面描述的方法）--在每一步上对结果进行控制（不同的度量）。
用一个模型来描述整个市场是不可能的，所以我将寻找稳定的规律性，把它们结合在一个TS中，而且我不会因为部分 "空间 "仍未被定义而感到困惑。
我不知道用这个工具选择预测器的原理，所以我不使用它。
你知道这个原则吗？
嗯，如果Doc的话是可信的，如果我对他的理解是正确的，对于分类来说，它决定了输入变量上的水平是否形成取决于目标的结果。在我看来。对于所有的，目标重要的输入倾向于落在水平的附近，也可以是几个。换句话说，如果目标中有100个1，那么在有1的情况下，重要的输入往往会进入之前数据的某个邻近区域。目标有100个1，重要输入有30个邻域，但只要目标中出现一个1，重要输入就一定会落入其中一个邻域。而当一个人出现时，它越是到那里，就越是重要。在本质上，有一个关于总集的比较。换句话说，这个软件包的输出将是选择那些比其他变量更频繁地出现在其附近的变量。如果我解释得不清楚，我很抱歉。我喝醉了。我一定是认为我在早上抓到了一只麋鹿，现在我已经乱了阵脚 :-)
我不理解 "倾向于进入过去数据 附近的任何区域 "的说法。
没有必要喝醉--你会和市场一起喝醉的。
修正是早该进行的--我不记得在M15的Doncianna通道（价格通道）上拉了这么久的ZZ射线下来--从昨天开始我就开始买了。而且，尽管昨天卢布走强，但RGBI已经在某种程度上进行了修正--中央银行没有在下一次拍卖中放置所有的债券。
我从另一个方面补充。vtrite计算输入数据中是否有目标形式水平。级别越多，这些级别越具体，数据就越强大。一般来说，我可以展示R的脚本。他是大夫这个绰号，我只是为自己写的。我写了它，这样我就能以我认为方便的格式获得结果。优化器格式reshetov uuuhahahahaha....在那里，你必须为自己完成。请务必告诉我你是否想分享，....
请讲。
博士正在寻找另一种选择预测器 的方法--通过在遗传学上建立一个决策树--在他离开之前我们一起测试了它。
我不明白 "倾向于进入过去数据周围的任何区域 "的说法。
没有必要喝醉--你会随着市场的发展而疯狂。
这种修正是早该进行的--我不记得ZZ射线在M15上对Doncianna通道（价格通道）进行了如此长时间的拉低--从昨天起我开始买入。而且，尽管昨天卢布走强，但RGBI指数不知不觉地修正了--中央银行没有在下一次拍卖中投放所有的债券。
...如果我解释得很混乱，请原谅。醉了。我必须想到，我还没来得及从早上的状态中恢复过来，抓起一只麋鹿就忘乎所以了 :-)