트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1711 1...170417051706170717081709171017111712171317141715171617171718...3399 새 코멘트 Forester 2020.04.17 09:43 #17101 mytarmailS : 방금 이유를 물었습니다. 나는 당신이 ketbust에서 이러한 나무로 어떻게 고통받는지 알 수 있습니다. 출력에는 몇 가지 문제, 목발이 있습니다. 나는 "규칙 유도"라는 주제를 조금 파고 들었고 R에는 규칙이나 규칙의 앙상블을 생성하기 위한 많은 패키지가 있다는 것을 알았습니다. 1) 규칙을 한 줄로 표시하기 쉽습니다. 2) 사람이 읽기 쉬운 규칙 3) 사소한 것에서 유전학에 이르기까지 다양한 유형의 빌딩 규칙 4) 다른 모든 수준에서의 품질 예측 그래서 제 생각에 당신은 이 ketbust로 고통을 겪지 않아야 할 것 같은데요? ,하지만 더 즐거운 것을 가져 가라. 나무는 규칙의 생성기입니다. 읽기 쉬운. Forest/boost는 나무 = 규칙의 앙상블입니다. 4) 확실합니까? 이 패키지가 MO 대회에 참가했습니까? 우회된 부스트 모델? 대회 결과를 링크할 수 있습니까? 검토를 위해 우승자가 제공한 패키지의 예를 제공하십시오. 가급적이면 러시아어로 작성하십시오. mytarmailS 2020.04.17 09:56 #17102 도서관 : 나무는 규칙의 생성기입니다. 읽기 쉬운. Forest/boost는 나무 = 규칙의 앙상블입니다. 4) 확실합니까? 이 패키지가 MO 대회에 참가했습니까? 우회된 부스트 모델? 대회 결과를 링크할 수 있습니까? 검토를 위해 우승자가 제공한 패키지의 예를 제공하십시오. 가급적이면 러시아어로 작성하십시오. 당신은 내가 의미하는 바를 이해하지 못했거나 당신을 이해하지 못했습니다. 모든 것이 좋으면 모든 것이 좋은 것입니다. 4) "수준에서"라고 썼습니다) ... 같은 데이터의 RF와 비교했을 때 그 차이는 1~3%로 더 나쁩니다. Forester 2020.04.17 10:02 #17103 mytarmailS : 당신은 내가 의미하는 바를 이해하지 못했거나 당신을 이해하지 못했습니다. 모든 것이 좋으면 모든 것이 좋은 것입니다. 4) "수준에서"라고 썼습니다) ... 같은 데이터의 RF와 비교했을 때 그 차이는 1~3% 가치 계산을 위한 정확한 알고리즘에 대한 이해 부족은 작업에 큰 지장을 주지 않습니다. 중요한 것은 50% 수준에서 전형적인 분리에 따르면 고전적 확률과 컷 부스트 확률이 일치한다는 것입니다. RF는 정확도와 속도 면에서 모두 뒤쳐져 있습니다. 특히 Alglib 라이브러리의 RF인 경우. mytarmailS 2020.04.17 10:08 #17104 도서관 : 가치 계산을 위한 정확한 알고리즘에 대한 이해 부족은 작업에 큰 지장을 주지 않습니다. 중요한 것은 50% 수준에서 전형적인 분리에 따르면 고전적 확률과 컷 부스트 확률이 일치한다는 것입니다. RF는 정확도와 속도 면에서 모두 뒤쳐져 있습니다. 특히 Alglib 라이브러리의 RF인 경우. 이해합니다.. 정확도는 2~4%입니다. 나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다.. 프로세스 이해 == 좋은 기능 좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다. Forester 2020.04.17 10:30 #17105 mytarmailS : 이해합니다.. 정확도는 2~4%입니다. 나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다.. 프로세스 이해 == 좋은 기능 좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다. 좋은 기능과 하나의 나무를 찾을 수 있습니다. mytarmailS 2020.04.17 10:35 #17106 도서관 : 좋은 기능과 하나의 나무를 찾을 수 있습니다. 주의 깊게 읽으십시오 mytarmailS : 이해합니다.. 정확도는 2~4%입니다. 나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다.. 프로세스 이해 == 좋은 기능 좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다. Forester 2020.04.17 10:43 #17107 mytarmailS : 주의 깊게 읽으십시오 하나의 나무는 읽고 이해하기 쉽습니다. 그리고 트리의 과정을 이해하는 것도 간단합니다. mytarmailS 2020.04.17 10:45 #17108 도서관 : 하나의 나무는 읽고 이해하기 쉽습니다. 글쎄, 누가 달리 말합니까? Forester 2020.04.17 10:48 #17109 mytarmailS : 글쎄, 누가 달리 말합니까? 없음) 나는 나무를 이해하지만 확률 계산 알고리즘을 이해하지 못합니다. 하지만 그렇다고 해서 내가 나무 작업을 하는 것은 아닙니다. mytarmailS 2020.04.17 10:51 #17110 도서관 : 없음) 나는 나무를 이해하지만 확률 계산 알고리즘을 이해하지 못합니다. 하지만 그렇다고 해서 내가 나무 작업을 하는 것은 아닙니다. 글쎄, 좋아, 나는 당신이 ketbust와 함께 일하는 것이 편리하지 않은 것 같았습니다. 1...170417051706170717081709171017111712171317141715171617171718...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
방금 이유를 물었습니다. 나는 당신이 ketbust에서 이러한 나무로 어떻게 고통받는지 알 수 있습니다. 출력에는 몇 가지 문제, 목발이 있습니다.
나는 "규칙 유도"라는 주제를 조금 파고 들었고 R에는 규칙이나 규칙의 앙상블을 생성하기 위한 많은 패키지가 있다는 것을 알았습니다.
1) 규칙을 한 줄로 표시하기 쉽습니다.
2) 사람이 읽기 쉬운 규칙
3) 사소한 것에서 유전학에 이르기까지 다양한 유형의 빌딩 규칙
4) 다른 모든 수준에서의 품질 예측
그래서 제 생각에 당신은 이 ketbust로 고통을 겪지 않아야 할 것 같은데요? ,하지만 더 즐거운 것을 가져 가라.
Forest/boost는 나무 = 규칙의 앙상블입니다.
4) 확실합니까? 이 패키지가 MO 대회에 참가했습니까? 우회된 부스트 모델? 대회 결과를 링크할 수 있습니까?
검토를 위해 우승자가 제공한 패키지의 예를 제공하십시오. 가급적이면 러시아어로 작성하십시오.
나무는 규칙의 생성기입니다. 읽기 쉬운.
Forest/boost는 나무 = 규칙의 앙상블입니다.
4) 확실합니까? 이 패키지가 MO 대회에 참가했습니까? 우회된 부스트 모델? 대회 결과를 링크할 수 있습니까?
검토를 위해 우승자가 제공한 패키지의 예를 제공하십시오. 가급적이면 러시아어로 작성하십시오.
당신은 내가 의미하는 바를 이해하지 못했거나 당신을 이해하지 못했습니다. 모든 것이 좋으면 모든 것이 좋은 것입니다.
4) "수준에서"라고 썼습니다) ... 같은 데이터의 RF와 비교했을 때 그 차이는 1~3%로 더 나쁩니다.
당신은 내가 의미하는 바를 이해하지 못했거나 당신을 이해하지 못했습니다. 모든 것이 좋으면 모든 것이 좋은 것입니다.
4) "수준에서"라고 썼습니다) ... 같은 데이터의 RF와 비교했을 때 그 차이는 1~3%
RF는 정확도와 속도 면에서 모두 뒤쳐져 있습니다. 특히 Alglib 라이브러리의 RF인 경우.
가치 계산을 위한 정확한 알고리즘에 대한 이해 부족은 작업에 큰 지장을 주지 않습니다. 중요한 것은 50% 수준에서 전형적인 분리에 따르면 고전적 확률과 컷 부스트 확률이 일치한다는 것입니다.
RF는 정확도와 속도 면에서 모두 뒤쳐져 있습니다. 특히 Alglib 라이브러리의 RF인 경우.
이해합니다..
정확도는 2~4%입니다.
나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다..
프로세스 이해 == 좋은 기능
좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다.
이해합니다..
정확도는 2~4%입니다.
나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다..
프로세스 이해 == 좋은 기능
좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다.
좋은 기능과 하나의 나무를 찾을 수 있습니다.
주의 깊게 읽으십시오
이해합니다..
정확도는 2~4%입니다.
나는 규칙을 사용하여 앙상블을 예측하는 것이 아니라 프로세스를 이해합니다..
프로세스 이해 == 좋은 기능
좋은 기능을 가진 하나의 규칙은 쓰레기에 대해 훈련된 1000그루의 나무로 어떤 부스트도 이길 수 있습니다.
주의 깊게 읽으십시오
그리고 트리의 과정을 이해하는 것도 간단합니다.
하나의 나무는 읽고 이해하기 쉽습니다.
글쎄, 누가 달리 말합니까?
글쎄, 누가 달리 말합니까?
나는 나무를 이해하지만 확률 계산 알고리즘을 이해하지 못합니다. 하지만 그렇다고 해서 내가 나무 작업을 하는 것은 아닙니다.
없음)
나는 나무를 이해하지만 확률 계산 알고리즘을 이해하지 못합니다. 하지만 그렇다고 해서 내가 나무 작업을 하는 것은 아닙니다.
글쎄, 좋아, 나는 당신이 ketbust와 함께 일하는 것이 편리하지 않은 것 같았습니다.