Diskussion zum Artikel "Random Decision Forest und Reinforcement-Learning" - Seite 10

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VANDER:

Um es nicht binär, sondern mit einer beliebigen Anzahl von Nachkommen an jedem Knoten zu machen, wie dies:


Ich glaube nicht, dass es sinnvoll ist, mehr als 2 Zweige von einem Knoten abzuspalten, wie in deinem Bild.

Denn wenn wir mehrere Teilungen durch 2 Zweige durchführen, erhalten wir das gleiche Ergebnis. Nur die Tiefe des Baums wird größer (nicht 3 wie in Ihrer Abbildung, sondern 7-10).

Ein Standardalgorithmus wird schnell bis zu 100500 Knoten berechnen.

Im Allgemeinen habe ich gelesen, dass es solche Algorithmen mit mehreren Zweigen von einem Knoten gibt. Vielleicht können Sie sie in R oder Python finden.

[Gelöscht]  
Ah, das ist nur ein Lehrbuch über Algorithmen in Graphen, vielleicht über Listen oder Hash.
 

Gibt es ein Problem mit dem Algorithmus?

Ich erhalte ständig die Fehlermeldung "zero divide on" bei "dataanalysis.mqh"!


Ich habe meine eigene Multi-Symbol-Version erstellt... aber dieser Fehler nervt mich!

Für etwas Hilfe wäre ich dankbar.

Hinweise.

 

Ich denke, diese EA auf Artikel ist sehr gutes Ergebnis

aber auf REAL Account mit REAL Geld Was ist Problem dieser EA müssen behoben werden

oder andere Frage, was ist der Schwachpunkt dieses EA müssen entwickelt werden oder zu beheben oder zu aktualisieren, um besser

Kann mir jemand helfen, einen Vorschlag zu machen?

Danke

 

Danke, dass Sie mir die Augen für die Alglib-Bibliothek geöffnet haben, von der ich nicht wusste, dass sie mit der neuesten Version von Metatrader 5....

Ich musste das Rad ein wenig neu erfinden!

 

Hallo, dieser Artikel ist so faszinierend. Wenn ich jedoch versuche, das zufällige Entscheidungswald-Regressionsmodell zu kompilieren, werden 93 Fehler ausgelöst.

Der erste Fehler ist ein nicht deklarierter Bezeichnerfehler. Die Variable, die aufgerufen werden soll, ist die Eigenschaft m_buffsize der RDF.

Der Aufruf erfolgt über den OnTester Event Handler. Ich habe einen Auszug aus dem Code beigefügt.


double OnTester()
  {
   if(clear_model) return 0;

   if(MQLInfoInteger(MQL_OPTIMIZATION)==true)
     {
      if(numberOfsamples>0)
        {
         CDForest::DFBuildRandomDecisionForest(RDFpolicyMatrix,numberOfsamples,3,1,number_of_trees,regularization,RDFinfo,RDF,RDF_report);
        }
      
      FileDelete("RDFBufsize"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_COMMON);
      FileDelete("RDFNclasses"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_COMMON);
      FileDelete("RDFNvars"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_COMMON);
      FileDelete("RDFMtrees"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_COMMON);
      
      int filehnd=FileOpen("RDFBufsize"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_READ|FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI|FILE_COMMON);
      FileWrite(filehnd,RDF.m_bufsize);
      FileClose(filehnd);

      filehnd=FileOpen("RDFNclasses"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_READ|FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI|FILE_COMMON);
      FileWrite(filehnd,RDF.m_nclasses); //THIS IS WHERE THE ERROR IS BEING THROWN.

Wie kann ich dieses Problem am besten beheben?

Kompilierzeitfehler

Abb. 1: Einige der Fehler, die während der Kompilierungszeit auftreten.

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