forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw,1:n_enter+1]
set.seed(1234)
#designTreatmentsC подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
outcometarget = "1") #текст или цифра одного из классов
#обработка, сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")]
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores
どうだろう...また、Docは、このモデルを直接MTで使用できるように、MKULのすべてのコードを与えました。elmnnで唯一気に入らなかったのは、何度トレーニングしてもEPOでいつも同じ結果になってしまうことです。だから、何度訓練しても同じ結果になるんです:-) でも、まだ始まったばかりで、確信に満ちた評価を得るにはもっとテストが必要です...。
あ、このスレのモットーにさせてください :))
でも、スクリプトを書いて、すべてをExcelにアップロードし、そこで魔法をかけるんです。私の発案なので、脚本はお渡しできませんが......。まあ、そこはカッコよくオリジナルでやりましたよ。予測因子をどのように推定しているのかわかりませんが、その結果は、さらなる分析のために非常に読みやすい表になっていますね...。それだ...
スクリプトをお渡しすることができないのは理解できます。
わからないのは、なぜプレディクターで0と1しか出せないのかです。対応機種（樹木／森林／NS）は？
あ、このスレのモットーにさせてください :))
この標語は、私が考案したものではありません。最初に聞いたのはレオニード・ヴェリチコフスキーからだった。私たちの業界ではかなり有名な人です。彼はここでインタビューを受け、ある閉鎖的な研究室で一緒になった。20人くらいで、NeuroBord Clubのクローズドフォーラムでした。ある種の無料ホスティングに あるクローズドなフォーラム。リンク先のブックマークを削除してしまったのが残念なだけで、まだ稼働しているような気がします。最近、考えていることがあります。調べてみようと思ったんです。そうそう、レオニードは「テクノロジー」というバンドのリードボーカルだったんだけど、マキシムカは聞いたことがないだろうね。まだ子供だったのに......。ずっと「ボタンを押せば結果が出る、夢が叶う」と善意で笑っていたわけですから、もちろん......。
この標語は、私が考案したものではありません。最初に聞いたのはレオニード・ヴェリチコフスキーからだった。私たちの業界ではかなり有名な人です。彼はここでインタビューを受け、ある閉鎖的な研究室で一緒になった。20人くらいで、NeuroBord Clubのクローズドフォーラムでした。ある種の無料ホスティングに あるクローズドなフォーラム。リンク先のブックマークを削除してしまったのが残念なだけで、まだ稼働しているような気がします。最近、考えていることがあります。調べてみようと思ったんです。そうそう、レオニードは「テクノロジー」というバンドのリードボーカルだったんだけど、マキシムカは聞いたことがないだろうね。まだ子供だったのに......。ボタンを押せば結果が出る、夢が叶う」と、もちろん善意でずっと笑われていたのだが......。
まるで聞いていないかのように、このバンドのことは聞いている。うわー、ルーツはどこに行ったんだろう、まあ表現は彼の曲全部そうなんだけど、うん :)(なんちゃって）
スクリプトを渡せないことについては理解しています。
わからないのは、なぜ予測値が0と1しか出せないのか？対応機種（樹木／森林／NS）は？
どの予測因子で？的な条件だと書きました。列には予測変数があり、最後の列には0と1のターゲットがある表を作成します。この表を計算すると、どの予測変数がターゲットに対する予測力を持つかがわかります。今回の加工で、モデルのクオリティを大幅に向上させました。これは3月の初めのことなので、どうもありがとうございました、そしてドクにも拍手を送りたい)
どうだろう...また、Docは、このモデルを直接MTで使用できるように、MKULのすべてのコードを与えました。elmnnで唯一気に入らなかったのは、何度トレーニングしてもEPOでいつも同じ結果になってしまうことです。だから、何度訓練しても同じ結果になるんです :-)しかし、仕事は始まったばかりで、確信に満ちた評決を得るためには、もっと多くのテストが必要です...。
それは定義上不可能です。ELMニューラルネットワークを実行するたびに、ランダムに生成された重みを持つネットワークが生成され、バックプロップは一切使用されません。この具体的なニューラルネットワークモデルの説明をお読みください。
もし、ニューラルネットワークが変化しないのであれば、どこかでミスをしたのでしょう。
これは、定義上ありえないことです。ELM ニューラルネットワークの各実行では、重みがランダムに開始されるネットワークが生成され、バックプロップは使用されません。この具体的なニューラルネットワークモデルの説明をお読みください。
もし、ニューラルネットワークが変化しないのであれば、どこかでミスをしたのでしょう。
それが、Pからのモデル移行はウェイトを保存することで行われ、毎回ALWAYSで異なるのです。しかし、モデルに4種類の重みをつけても、結果はどれも同じです。信号のことです。ドクターは、私が使っているデータが原因だと言っています。間違ったコードを渡されたとか、私が何か間違ったことをしたとは思っていませんが、事実です......。
予測因子とは？的な条件だと書きました。列には予測変数があり、最後の列には0と1のターゲットがある表を作成します。この表を計算すると、どの予測変数がターゲットに対する予測力を持つかがわかります。今回の加工で、モデルのクオリティを大幅に向上させました。このようにして、3月初旬に私のトレーディングでの上昇が始まったのです。）
そうです、間違ってました、ターゲットのことです、でもちゃんと合います
しかし、新しい門に入った羊のようにログを見て、答えがよくわからないのですが、パッケージ自体のログではなく、スクリプトのログなのでしょうか？
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
機械学習の理論と実践
ミハイル・マーチュカイツ 2018.05.14 11:49
とにかく、こんな感じです。しかし、これは0と1しかないターゲット分類のための評価です。回帰の場合はまた別ですが...。
Pからのモデルの転送は、重みを保存することで行われ、毎回必ず異なるということです。しかし、重さの違う4つのモデルを入れると、どれも同じ結果になるんです。信号のことです。ドックは使用したデータが原因だと言っています、まさか不良コードを渡されたとか、私が何か悪いことをしたとは思えませんが、事実です...。
繰り返しになりますが、これは原理的に起こり得ないことです。100以上のELMモデルであなたのPデータを使って実験を繰り返せば、同じ結果が2つ見つかることはないでしょう。エラーを探します。
グッドラック
もう一度言いますが、これは原理的にありえないことです。100以上のELMモデルでPのデータを使って実験を繰り返せば、同じ結果が2つ見つかることはないでしょう。エラーを探します。
グッドラック
うん......自分でも変だと思うけど、どうなるか見てみよう。くっそー、見せたい写真があるんだけど、見つからないんだよなぁ。でも、当時のジャンクがたくさん出てきて、メインは全ネトゲ、全周アドン、神経ステーキで、もう泣けましたよ。写真をお見せします・・・。