神经网络和输入 - 页 40 1...333435363738394041 新评论 Yury Reshetov 2015.01.11 16:38 #391 nikelodeon:所以我在想......如何解释结果......使其更快，当然不是通过手........。 选择：C，C++，JAVA，Javascript，MQL4，MQL5 Alexey 2015.01.12 01:46 #392 Reshetov: 要选择：C、C++、Java、JavaScript、mql4、mql5Yuri plz.你能告诉我如何将MT4.5与JAVA连接起来吗？ 我真的想试试，至少要读懂一些。 Mihail Marchukajtes 2015.01.12 04:51 #393 我在Matlab中做了一个插值。当然它很麻烦，但它的公式很长，不像Excel :-) Yury Reshetov 2015.01.12 12:54 #394 ivandurak:Yuri plz.我想在JavA中使用你的mt4.5，我不知道如何使用它。有很多方法，但它们都很麻烦。Java不是为低级别的应用而设计的，其目的是为了独立于平台。而MT缺乏不与plaform--Windows挂钩的高级沟通渠道。这就是为什么我不绑定它们，而是用Java编写代码生成器，其结果可以很容易地粘贴到MQL、C或Java中。 Mihail Marchukajtes 2015.01.21 04:52 #395 我对这件事的积极性还没有一个清晰的认识。但在优化过程中，错误总数并不总是被正确计算。而且由于某些原因，在优化过程的最后显示了 "坏数据 "的信息！这是为什么呢？会是什么呢？ Yury Reshetov 2015.01.21 13:25 #396 nikelodeon: 我还不能真正理解这件事的积极性。但在优化过程中，错误总数并不总是被正确计算。而在这种情况下，由于某些原因，在优化结束时，它显示了一条信息："坏数据！！"。会是什么呢？坏数据意味着模型的 "预测 "比我们不使用该模型时更经常出错。也就是说，该模型不适合应用。原因是：投入中的垃圾。也就是说，这些投入是不重要的。让我们把对控制样本的测试结果，编成一个或然率表。模型预测：实际结果（自变量的值）。积极的结果负面的结果积极的结果真阳性（TP）假阳性（FP）负面的结果假阴性（FN）真阴性（TN） 在这种情况下，如果我们从样本中随机抽取任何一个样本，样本中阳性结果的频率将等于（TP + FN）/（TP + FN + FP + FN）。如果我们使用模型预测，由模型正确预测的积极结果的频率将等于。TP / (TP + FP)为了使模型在预测样本的积极结果时比我们从样本中随机抽取任意样本并将其结果默认为积极结果时更少出错，必要且充分的条件是tp / (tp + fp) > (tp + fn) / (tp + fn + fp + fn)如果不满足这个条件，那么这个模型就不适合在实践中预测积极的结果，因为如果我们从样本中任意抽取一个例子，把它的结果默认为积极的，那么我们出错的次数不会比对待模型预测的积极结果少。 数据科学与机器学习（第 02 部分）：逻辑回归 Mihail Marchukajtes 2015.01.21 16:00 #397 我明白了，我理解你需要寻找一个输入数据集，以大幅减少错误并提高概括能力.....。而这是有足够的数据记录.... Yury Reshetov 2015.01.22 09:28 #398 nikelodeon: 我看到并理解，有必要寻找这样一组输入数据，以大大减少误差，提高概括能力.....。而这是有足够的数据记录....完全正确。也就是说，一次最多可以塞进1023个预测器（输入数据）。之后，如果没有出现BadData消息，那么从样本中排除（从电子表格中删除列）那些在模型描述中被标记为减少的预测因子。 剩下的预测器的样本已经可以再次运行，并将受到内核转换的影响。而内核变换又会给人带来更多的可塑性。如果输入的数量（即带有解释变量的列）不超过44个，内核变换就会自动激活。如果输入的数量不超过10个，那么就包括MSUA，这样就有了最大的普遍性。 Mihail Marchukajtes 2015.01.22 19:11 #399 很好，只是当你增加列数超过7时，优化时间明显增加.....。我甚至不知道如何提高功率....。我甚至不想谈论10列。不现实的长....有什么办法可以解决这个问题吗？ Mihail Marchukajtes 2015.01.23 06:42 #400 我准备了一个11列+1个输出列的数据样本。问题：当运行预测器时，应该指定多少列。只有数据量（11）或与输出量（12）一起???? 1...333435363738394041 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
所以我在想......如何解释结果......使其更快，当然不是通过手........。
要选择：C、C++、Java、JavaScript、mql4、mql5
Yuri plz.
你能告诉我如何将MT4.5与JAVA连接起来吗？ 我真的想试试，至少要读懂一些。
Yuri plz.
我想在JavA中使用你的mt4.5，我不知道如何使用它。
有很多方法，但它们都很麻烦。Java不是为低级别的应用而设计的，其目的是为了独立于平台。而MT缺乏不与plaform--Windows挂钩的高级沟通渠道。
这就是为什么我不绑定它们，而是用Java编写代码生成器，其结果可以很容易地粘贴到MQL、C或Java中。
我还不能真正理解这件事的积极性。但在优化过程中，错误总数并不总是被正确计算。而在这种情况下，由于某些原因，在优化结束时，它显示了一条信息："坏数据！！"。会是什么呢？
坏数据意味着模型的 "预测 "比我们不使用该模型时更经常出错。也就是说，该模型不适合应用。原因是：投入中的垃圾。也就是说，这些投入是不重要的。
让我们把对控制样本的测试结果，编成一个或然率表。
在这种情况下，如果我们从样本中随机抽取任何一个样本，样本中阳性结果的频率将等于（TP + FN）/（TP + FN + FP + FN）。
如果我们使用模型预测，由模型正确预测的积极结果的频率将等于。TP / (TP + FP)
为了使模型在预测样本的积极结果时比我们从样本中随机抽取任意样本并将其结果默认为积极结果时更少出错，必要且充分的条件是
tp / (tp + fp) > (tp + fn) / (tp + fn + fp + fn)
如果不满足这个条件，那么这个模型就不适合在实践中预测积极的结果，因为如果我们从样本中任意抽取一个例子，把它的结果默认为积极的，那么我们出错的次数不会比对待模型预测的积极结果少。
我看到并理解，有必要寻找这样一组输入数据，以大大减少误差，提高概括能力.....。而这是有足够的数据记录....
完全正确。也就是说，一次最多可以塞进1023个预测器（输入数据）。之后，如果没有出现BadData消息，那么从样本中排除（从电子表格中删除列）那些在模型描述中被标记为减少的预测因子。
剩下的预测器的样本已经可以再次运行，并将受到内核转换的影响。而内核变换又会给人带来更多的可塑性。
如果输入的数量（即带有解释变量的列）不超过44个，内核变换就会自动激活。如果输入的数量不超过10个，那么就包括MSUA，这样就有了最大的普遍性。