贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA？ - 页 27

[Alexey Burnakov]

СанСаныч Фоменко:

好吧，如果有太多的预测因子的分数低于2，那么你就无法通过除我之外的任何其他手段来分离出有用的预测因子。如何解释这一点--我不知道。我们不要忘记，预测因素不仅对目标变量有影响，而且它们之间也有影响。很多时候，重要的不仅是要删除的预测因子列表，还有删除它们的顺序。

显然，这些预测因素通常是相互依存的。

我觉得，你是在引导人们使用模拟退火等随机方法。我也用这个。我还有一个程序，可以相当巧妙地计算一组预测因子（1个或更多）对目标变量的相关性，我把贪婪和随机选择方法都放在里面。某个地方贪婪的效果更好，某个地方随机的效果更好。

但是!如果我使用决策森林（或GBM），并从训练好的模型中输出变量的重要性，我看到有些变量只是很少或从未使用。

你是说降低维度可以提高模型质量（降低拟合度）？这是否适用于决策森林？

[Mikhail Gorenberg]

Dmitry Fedoseev:
毫不奇怪，在定量、交叉验证和引导方面，你不是一个植物学家。

至少现在我读了这些术语的定义，我以前甚至没有听说过它们。

[Mikhail Gorenberg]

让我问问你的意见，外汇市场 特别是货币的价格真的是供求关系（人们购买和出售）还是自动系统把钱拿走？就像（赌场）我在轮盘上看到球落在不该落的地方，如果你想1000%确定的话，一块磁铁就能100%确定。我将解释为什么这样的问题，价格设法走在这样的方式，我使用的系统，包括我自己，赔钱，从论坛上判断，我不是唯一一个这样的，即拿出所有。

[СанСаныч Фоменко]

Alexey Burnakov:

显然，这些预测因素通常是相互依存的。

我觉得，你是在引导人们使用模拟退火等随机方法。我也用这个。我还有一个程序，可以相当巧妙地计算一组预测因子（1个或更多）与目标变量的相关性，我把贪婪和随机选择方法都放在里面。某处贪婪的效果更好，某处是随机的。

但是!如果我使用决策森林（或GBM），并从训练好的模型中输出变量的重要性，我看到有些变量只是很少或从未使用。

你是说降低维度可以提高模型质量（降低拟合度）？这是否适用于森林中的解决方案？

SVM, ada, 各种树。

降低维度不是目的。

取出与目标变量相关的预测器，在这组预测器 上运行预测器选择 算法。它在下一个窗口会产生什么还不知道：也许它会留下所有的预测器，也许是部分....。

PS

关于GBM。由于某些原因，我没有得到比阿达更好的结果...

浦发银行

根据我的结果，Caret中最有效的预测器选择算法（rfe、saf、gaf）。遗憾的是，并非所有型号都是如此。你有使用它们的经验吗？

[Vladimir]

Mikhail Gorenberg:
让我问问你的意见，外汇市场 特别是货币是否真的有买卖价格（人们买入和卖出），或者是一个自动系统把钱拿走？就像（赌场）我在轮盘上看到球落在不该落的地方，如果你想1000%确定的话，一块磁铁就能100%确定。我将解释为什么这样的问题，价格设法走在这样的方式，我使用的系统，包括我自己，赔钱，从论坛上判断，我不是唯一一个这样的，即取出所有。

在此阅读：http://www.foxbusiness.com/features/2014/11/12/six-big-banks-fined-43b-in-fx-rate-rigging-scam.html

特别是这个人。"OCC还发现，交易员们讨论了有可能损害客户但对他们自己和银行有利的行动，并同意不进行特定货币的交易。"

[Mikhail Tkachev]

Mikhail Gorenberg:
让我问问你的意见，外汇市场 特别是货币的价格真的是供求关系（人们购买和出售）还是自动系统把钱拿走？就像（赌场）我在轮盘上看到球落在不该落的地方，如果你想1000%确定的话，一块磁铁就能100%确定。我将解释为什么这样的问题，价格设法走在这样的方式，我使用的系统，包括我自己，赔钱，从论坛上判断，我不是唯一一个这样的，即拿出所有。

如果你不追逐每月数千的百分比，限制你的风险，你可以在任何有大量参与者和高流动性的市场工作。
首先，不要以任何形式使用马丁格尔。:)
而价格走势（中长期趋势）不是由六家甚至非常强大的银行决定的，而是由基本原因决定的--贸易平衡、贴现率、价格指数等。

[Alexey Burnakov]

СанСаныч Фоменко:

SVM, ada, 各种树。

降低维度并不是一个目标。

取出与目标变量相关的预测器，在这组预测器上运行预测器选择算法。它在下一个窗口会产生什么还不知道：也许它会留下所有的预测器，也许是部分....。

PS

关于GBM。由于某些原因，我没有得到比阿达更好的结果...

浦发银行

根据我的结果，Caret中最有效的预测器选择算法（rfe、saf、gaf）。遗憾的是，并非所有型号都是如此。你有使用它们的经验吗？

我使用决策森林中的重要性指标或信息指标（基于相互信息）。一般来说，我认为在决策森林类型的模型中，没有必要进行预选。请看我明天或后天的博客更新。我将更详细地展示这个方法。

[Alexey Burnakov]

СанСаныч Фоменко:

SVM, ada, 各种树。

降低维度并不是一个目标。

取出与目标变量相关的预测器，在这组预测器上运行预测器选择算法。它在下一个窗口会产生什么还不知道：也许它会留下所有的预测器，也许是部分....。

PS

关于GBM。由于某些原因，我没有得到比阿达更好的结果...

浦发银行

根据我的结果，Caret中最有效的预测器选择算法（rfe、saf、gaf）。遗憾的是，并非所有型号都是如此。你有使用它们的经验吗？

关于gbm。参数的枚举是否已经完成？

[Vizard_]

Alexey Burnakov:
我使用决策森林中的重要度量，或信息度量（基于相互信息）。一般来说，我认为在决策森林类型的模型中，没有必要预先选择......。

是的。

而且要小心福门科和其他人...他们可能会把你带入一个意外的森林)))

[Alexey Burnakov]

Vizard_:
是的。

而且要小心福门科和其他人...他们可能会把你带入错误的森林）））。

谢谢你，伙计。