평균에 의한 대체는 단순히 데이터가 없을 때 통계에서 사용되었고, 그 다음에는 평균으로 대체되었습니다. 데이터가 부족하거나 누락된 경우 - 어떻게든 이 순간을 표시해야 하는 경우 - 이 목적을 위해 NAN을 사용하고 이후 평균으로 대체하기로 결정했습니다.
데이터 준비에 오류가 있어 예를 들어 /0 이후에 /0이 나옵니다(하지만 때로는 + - INF가 나옵니다). 잘못된 데이터를 정상 또는 평균으로 간주할 필요가 없습니다. 오류를 수정해야 합니다(열에 NAN이 포함되어 있고 누락되었다고 인쇄합니다). 이 출력물을 누가 읽지만...? )))
이 주기로 얼마나 많은 코드를 작성하고, 던지고, 재교육해야 하나요?
FF에서는 2줄만 작성하고, 클래스 오류에 벌점을 주고, 정답에 보상을 주면 끝이고, 그 다음에는 어떻게 해야 할지 스스로 상상하고 코드가 산더미처럼 필요하지 않아요.....
좋아, 그건 쉬웠어요, 또 다른 작업의 예입니다.
AMO 입력은 유로 달러이고 출력에서 다음과 같은 시리즈를 얻고 싶습니다 .
1) 파운드와 동조화됩니다.
2) 이익을 내기 위해 차익 거래 AMO 행 / 파운드를 거래하는 경우
마크업을 통해 어떻게 할 수 있을까요?
일반 MO와 같은 방식으로 우리는 한 눈으로는 트랙을, 다른 눈으로는 테스트를보고 배웁니다.
일반 MO와 마찬가지로 훈련을 하면서 한 눈으로는 트랙을 보고 다른 눈으로는 테스트를 봅니다.
다음은 렌덤 포레스트에 AO 도구를 사용하여 가르치는 코드입니다,
피트니스 함수(우리의 목표) - 아름답고 안정적인 수익 성장, 즉 대차 대조표 역학 관계와 직선적인 상향 성장선 사이의 최대 상관관계를 찾는 것입니다.
다음은 이익 및 FF 계산 기능의 코드입니다.
결과는 다음과 같습니다. AO는 AMO의 목표를 발견하여 신호를 거래하면 아름다운 수익 성장을 얻을 수 있습니다.
너무 문제가 되지 않는다면 이 예제를 파이썬으로 보여주시겠어요?
데이터 세트를 거부하거나 해당 라인을 건너 뛰고 계산에 고려하지 않나요?
그리고 + - 무한대 숫자도 마찬가지입니까?
처음에 동조화되지 않으면 차익거래를 할 수 있는 방법이 없습니다. 그런 순간이 있는 시간대별로만 조각을 찾을 수 있습니다. 그리고 심볼 시세를 왜곡하면 거래를 개시할 수 없습니다.
저는 모든 것을 기성품으로 표현할 수있는 것은 아니라는 것을 예로 보여줄뿐입니다.
글쎄, 당신은 무작위 마크 업을 얻은 다음 새 데이터에서 확인합니다. 동일한 유전학을 통해 최상의 마크 업 변형을 선택해야합니다. 그러나 이것은 수백, 수천 번의 모델 재교육을 의미합니다.
그래서 이것이 정확히 수행되고있는 작업입니다. 예제를 복잡하게 만들고 싶지 않았고 최소한의 코드와 최대한의 명확성을 원했습니다.
어렵지 않다면이 예제를 파이썬으로 제공 할 수 있습니까?
파이썬으로 작성하는 법을 배우 자마자 즉시 번역하겠습니다))))
MO가 일반적으로 NAN이 아닌 숫자로 무엇을하는지 아는 사람이 있습니까?
데이터 세트를 거부하거나 이러한 문자열을 건너 뛰고 계산에 고려하지 않습니까?
그리고 + - 무한대 숫자도 마찬가지입니까?
그것은 이상한 질문입니다. 그것은 모두 AMO의 특정 구현에 달려 있습니다.
큰 문제가 되지 않는다면 이 예제를 파이썬으로 작성해 주시겠어요?
AO가 포함된 좋은 파이썬 라이브러리를 선택하고 작업하는 방법을 배우면 무엇을 해야 하는지 한 번에 이해할 수 있습니다.
누구든지 MO가 일반적으로 NAN이 아닌 숫자로 무엇을 하는지 알고 있나요?
데이터 집합을 거부하거나 이러한 문자열을 건너뛰고 계산에 고려하지 않나요?
그리고 + - 무한대 숫자도 마찬가지인가요?
R에는 일반적으로 이 숫자를 어떻게 처리할지 정의하는 na.action 인수가 있습니다. 저는 항상 (데이터를 준비 할 때) 그것을 사용할 필요가 없도록 노력했기 때문에 올바른 방법을 정말로 이해하지 못합니다.
R에는 일반적으로 수행 할 작업을 정의하는 na.action 인수가 있습니다. 저는 항상 (데이터를 준비할 때) 이 인수를 사용하지 않으려고 노력해 왔기 때문에 올바른 방법을 잘 모르겠습니다.
감사합니다!!! 이 작업에 대한 다른 사람들의 경험을 읽고 고려했습니다.
NAN이 있으면 열을 삭제하는 것이 더 낫다고 생각합니다.
제 경우에는 단 하나의 열에 수백 개의 NAN과 INF가 포함되어있었습니다. 피시 생성에 문제가 생겼습니다.
행을 버리는 것은 전체 결과의 이점을 위해 다른 피시에 사용될 수 있기 때문에 잘못되었다고 생각합니다.
고마워요! 다른 사람들의 작업 경험을 읽고 고려했습니다.
NAN이 포함 된 경우 열을 삭제하는 것이 좋습니다.
제 경우에는 단 하나의 열에 수백 개의 NAN과 INF가 포함되어있었습니다. 피시 생성에 문제가 생겼습니다.
행을 버리는 것은 전체 결과의 이점을 위해 다른 피시에 사용될 수 있기 때문에 잘못되었다고 생각합니다.
보간하거나 평균으로 대체할 수 있습니다.
평균에 의한 대체는 단순히 데이터가 없을 때 통계에서 사용되었고, 그 다음에는 평균으로 대체되었습니다. 데이터가 부족하거나 누락된 경우 - 어떻게든 이 순간을 표시해야 하는 경우 - 이 목적을 위해 NAN을 사용하고 이후 평균으로 대체하기로 결정했습니다.
데이터 준비에 오류가 있어 예를 들어 /0 이후에 /0이 나옵니다(하지만 때로는 + - INF가 나옵니다). 잘못된 데이터를 정상 또는 평균으로 간주할 필요가 없습니다.
오류를 수정해야 합니다(열에 NAN이 포함되어 있고 누락되었다고 인쇄합니다). 이 출력물을 누가 읽지만...? )))