트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1304

 
막심 드미트리예프스키 :

테스트당 10% 오류 및 ~10,000개 예제에 대해 교육, 증가하면 원활하게 증가

이러한 오류와 함께 모델은 새 데이터 작업을 시작했습니다.

다양한 방법으로 유효성 검사를 수행할 때 옵션을 정렬해야 합니다.

더 이상 알고리즘 공개 안 하고 그냥 소통해요

의심스러울 정도로 작은 것. 그의 기사에서 Perervenko는 지그재그에서도 이것을 달성하지 못했습니다.

테스트와 기차가 각각 10%이고 검증이 '다르다'는 것도 의심스럽다. 저것들. 무엇을 더? 최악은 검증이 아니라 테스트여야 합니다.

 
도서관 :

의심스러울 정도로 작은 것. 그의 기사에서 Perervenko는 지그재그에서도 이것을 달성하지 못했습니다.

테스트와 기차가 각각 10%이고 검증이 '다르다'는 것도 의심스럽다. 저것들. 무엇을 더? 최악은 검증이 아니라 테스트여야 합니다.

"지그재그에서도")))

최악의 경우는 간접적으로라도 훈련에 참여하지 않은 검증일 뿐입니다.
 
막심 드미트리예프스키 :

"지그재그에서도")))

최악의 경우 는 간접적으로라도 훈련에 참여하지 않은 검증일 뿐입니다.
테스트 사이트가 아닌 이유는 무엇입니까? 결국 그 역시 "간접적으로든 어떤 식으로든 훈련에 참여하지 않았다"
 
도서관 :
테스트 사이트가 아닌 이유는 무엇입니까? 결국 그 역시 "간접적으로든 어떤 식으로든 훈련에 참여하지 않았다"

테스트 1은 항상 간접적으로 학습에 관여합니다. 동일한 캣버스트를 사용하세요.

 

아... 또는 섹션을 다르게 호출합니다.

나는 전화한다

1 훈련 구역(열차)
2 유효성 검사(유효) - 학습 프로세스의 제어 및 조기 중지를 위해 많은 패키지에서 사용됩니다. 그리고 그들은 그를 유효하다고 부릅니다.
3 테스트 - 새로운 데이터에 대한 시스템 평가

분명히 당신은 두 번째 섹션을 테스트라고 불렀습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

테스트 1은 항상 간접적으로 학습에 관여합니다. 동일한 캣버스트를 사용하세요.

나는 캣버스트에 대해 모른다. 다음은 XGBoost의 인용문입니다.

Early_stopping_rounds
NULL이면 조기 정지 기능 이 트리거되지 않습니다. 정수 k로 설정하면 훈련
k에 대해 성능이 향상되지 않으면 유효성 검사 세트가 중지됩니다.
라운드.

 
도서관 :

아... 또는 우리는 플롯을 다르게 부릅니다.

나는 전화한다

1 훈련 지역(열차)
2 유효성 검사(유효) - 학습 프로세스의 제어 및 조기 중지를 위해 많은 패키지에서 사용됩니다. 그리고 그들은 그를 유효하다고 부릅니다.
3 테스트 - 새로운 데이터에 대한 시스템 평가

분명히 당신은 두 번째 섹션을 테스트라고 불렀습니다.

제 생각에는 반대로 유효성 검사는 새로운 것입니다.

글쎄, 당신은 아이디어를 얻을

https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/cli-reference_train-model-docpage/

-티

-- 테스트 세트

검증 데이터 세트 설명을 포함하는 쉼표로 구분된 입력 파일 목록입니다(형식은 교육 데이터 세트에서 사용된 것과 동일해야 함).

생략됨. 이 매개변수를 생략 하면 유효성 검사 데이터 세트가 사용되지 않습니다.


)))) 원하는대로 작성하십시오.

 
막심 드미트리예프스키 :

제 생각에는 반대로 유효성 검사는 새로운 것입니다.

글쎄, 당신은 아이디어를 얻을

처음에는 이해하지 못했습니다.
용어를 다르게 정의하기 때문입니다.

하나의 용어를 고수해야 합니다.

 
도서관 :

처음에는 이해하지 못했습니다.
용어를 다르게 정의하기 때문입니다.

하나의 용어를 고수해야 합니다.

학습 및/또는 조기 중단을 제어하는 두 번째 섹션이 유효성 검사가 아니라 테스트라고 하는 패키지의 문서를 표시합니다.

위에서 보여줬던 또 다른

https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/output-data_training-log-docpage/

CatBoost — Metrics and time information — Yandex Technologies
  • tech.yandex.com
The table below lists the names of parameters that define the metric values to output. The values of all functions defined by these parameters are output. Information about the number of seconds of training: The resulting JSON file consists of the following arrays: meta Contains basic information about the training. Format of the array with...
 
막심 드미트리예프스키 :

위에서 보여줬던 또 다른

https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/output-data_training-log-docpage/

보았다)
일반적으로 용어와 혼동
사유: