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Die Bedeutung der Zeichen im beweglichen Fenster (Indikatoren und Preise)
In einem Moment kann der Indikator 10% wichtig sein und in einem anderen Moment 0,05%, so ist das Leben)
Wenn Sie glauben, dass damit alles gelöst ist, sollten Sie stolz darauf sein.
So sehen die vier Zeichen von Fishers Iris aus.
Oder wenn Sie das Schiebefenster vergrößern.
Die Bedeutung der Zeichen im beweglichen Fenster (Indikatoren und Preise)
In einem Moment kann der Indikator 10% wichtig sein und in einem anderen Moment 0,05%, so ist das Leben)
Wenn Sie glauben, dass damit alles gelöst ist, sollten Sie stolz darauf sein.
So sehen die vier Zeichen von Fishers Iris aus.
Oder wenn Sie das Schiebefenster vergrößern.
Es ist klar, dass die Schwertlilien (und ähnliche Probleme) ein stabiles Muster haben. Jeder, der mit ihnen experimentiert hat, hat bereits herausgefunden, dass alles in Anführungszeichen "schwimmt".
Ich frage mich, wie die Bedeutung der Indikatoren in jedem Punkt des Diagramms unterschiedlich ist. Sie wird für das gesamte Modell, das auf allen Trainingslinien aufgebaut ist, auf einmal ermittelt. Oder haben Sie dort 5000 Modelle?
Und erklären Sie ganz allgemein Ihre Grafiken, was sie enthalten und wie sie erstellt wurden.
Die Tatsache, dass Iris (und ähnliche Probleme) ein stabiles Muster haben, ist bereits klar. Und dass in den Anführungszeichen alles "schwimmt", ist auch jedem klar, der mit ihnen experimentiert hat.
Ich frage mich, wie die Bedeutung der Indikatoren in jedem Punkt des Diagramms unterschiedlich ist. Sie wird für das gesamte Modell, das auf allen Trainingslinien aufgebaut ist, auf einmal ermittelt. Oder haben Sie dort 5000 Modelle?
Und erläutern Sie allgemein Ihre Grafiken, was sie enthalten und wie sie erstellt wurden.
Es gibt viele Möglichkeiten, die Informativität von Merkmalen zu ermitteln, für einige muss man kein Modell trainieren. Ich habe fselector verwendet. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
Ich habe ein Online-Fenstertraining absolviert, und wenn man alles zusammen nimmt, ohne nach Zeit zu filtern, ist die Leistung schlecht. Damals habe ich nicht daran gedacht, das mit dem Filtern zu machen. Ein Beispiel für einen solchen Bot findet sich in meinem Artikel über Entropie
Was ist das?
Nun, es gibt alle möglichen Arten von Wiederholungsnetzwerken, eines davon war hier
Gerade durch das Muster und suchen Sie nach einem Muster, wo es sich in einem Muster verhält :)Sie sollten direkt zum Modell gehen und nach einem Muster suchen, bei dem es sich so verhält, als wäre es ein Muster :)
Wenn es sehr einfach ist: beibringen, im Test testen, Zeiträume identifizieren, in denen es geschüttet hat und funktioniert hat, Schlussfolgerungen ziehen / versuchen, es herauszufiltern, ein Muster identifizieren
Ja, im Prinzip ist es möglich, noch besser, in dieser Reihenfolge können Sie auf der Maschine tun
oder nicht zu gießen))
Für mich ist es nicht notwendig, komplizierte Modelle zu erstellen, eine einfache Regel reicht aus, sonst kann man es nicht als Muster bezeichnen.
Ich will es immer besser machen)))
Es gibt viele Möglichkeiten, den Informationsgehalt eines Merkmals herauszufinden, für einige muss man kein Modell trainieren. Ich habe fselector verwendet. h ttps://www.r-bloggers.com/2016/06/venn-diagram-comparison-of-boruta-fselectorrcpp-and-glmnet-algorithms/
Die schnellen Methoden stimmen nicht mit der Benchmark überein. Sie stimmen auch nicht miteinander überein. Der fselector ist sogar noch schneller, ich glaube auch nicht, dass er mit irgendetwas übereinstimmt.