Diskussion zum Artikel "Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge" - Seite 14

 
Aleksey Vyazmikin #:

Referenz

oh mai gash, wie viele Funktionen gibt es... naja du brauchst eine Dataframe Spalte, eine Klose Spalte und Labels

alles wie im Artikel, schau mal wie der Datenrahmen dort aussieht. Ansonsten musst du den Tester und alles andere neu schreiben.

Ich weiß gar nicht, wie viel Zeit man braucht, um sich in so etwas einzuarbeiten.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Nun, wir brauchen eine Datums- und eine Klose-Spalte sowie Tags.

Schauen Sie sich, wie im Artikel, den Datenrahmen an. Ansonsten müssen Sie den Tester und alles andere neu schreiben.

Ich weiß gar nicht, wie lange man braucht, um sich in so etwas einzuarbeiten.

Also habe ich den Tester neu geschrieben und alles andere....

Das war's.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Ich weiß nicht, wie lange man braucht, um auf so einem Ding zu trainieren.

Mein Code läuft ein bisschen schneller als der Originalcode :) Also ist das Training noch schneller. Aber ich verwende GPU.

Bitte klären Sie, ob es einen Fehler im Code gibt.

    X = dataset[dataset['meta_labels']==1]
    X = dataset[dataset.columns[:-2]]

Dieser Ausdruck scheint korrekt zu sein

    X = dataset[dataset['meta_labels']==1]
    #X = dataset[dataset.columns[:-2]]
    X = X[X.columns[:-2]]

Ansonsten macht die erste Zeile einfach keinen Sinn, da in der zweiten Zeile die Bedingung des Kopierens der Daten erneut ausgeführt wird, was zu einem Kopieren ohne Filterung nach dem Ziel "1" des Metamodells führt.

Ich lerne gerade und könnte mit diesem Python falsch liegen, deshalb frage ich.....

 
Aleksey Vyazmikin #:

Mein Code funktioniert etwas schneller als der Originalcode :) So ist das Training noch schneller. Aber ich benutze GPU.

Bitte klären Sie, ob dies ein Fehler im Code ist

Der richtige Ausdruck scheint zu sein

Ansonsten macht die erste Zeile einfach keinen Sinn, da in der zweiten Zeile die Bedingung des Kopierens der Daten erneut ausgeführt wird, was zu einem Kopieren ohne Filterung nach dem Ziel "1" des Metamodells führt.

Ich lerne gerade und könnte mit diesem Python falsch liegen, deshalb frage ich.....

Ja, Sie haben richtig bemerkt, Ihr Code ist korrekt.

Ich habe auch eine schnellere und eine etwas andere Version, ich wollte sie als mb-Artikel hochladen.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ja, Sie haben richtig bemerkt, Ihr Code ist korrekt.

Ich habe auch eine schnellere und eine etwas andere Version, ich wollte es als mb Artikel hochladen.

Schreiben, es wird interessant sein.

Das Beste, was ich über die Ausbildung bekommen konnte.


Und dies ist auf einem separaten Beispiel


Ich habe den Prozess der Initialisierung durch Training hinzugefügt.

Dateien:
 
Aleksey Vyazmikin #:

Schreiben Sie, das wird interessant.

Das Beste an der Ausbildung, die ich machen konnte, war


Und das ist auf einer separaten Probe


Ich habe den Prozess der Initialisierung durch Training hinzugefügt.

Nun, Sie kennen Python bereits.
Wenn es dies anzeigt, bedeutet es, dass es sehr schwierig ist, ein Muster zu finden. In Ihrem Fall könnte es an der hohen Dimensionalität der Daten liegen. Ich setze normalerweise 5-10 Zeichen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Na bitte, Sie kennen Python bereits
.
Wenn dies angezeigt wird, bedeutet es, dass es sehr schwierig ist, ein Muster zu finden. In Ihrem Fall könnte es an der hohen Dimensionalität der Daten liegen. Ich verwende normalerweise 5-10 Merkmale.

Ich würde nicht behaupten, dass ich ein Experte bin - alles mit einem "Wörterbuch".

Ich war daran interessiert, einen Effekt dieses Ansatzes zu finden. Bis jetzt habe ich noch nicht feststellen können, ob es einen gibt. Im Allgemeinen wird CatBoost auf der Probe trainiert, ohne irgendeine "Magie" - die Balance ist unten auf dem Bild. Daher habe ich ein aussagekräftigeres Ergebnis erwartet.


 
Aleksey Vyazmikin #:

Ich würde nicht behaupten, dass ich mich auskenne - alles mit einem "Wörterbuch".

Ich war daran interessiert, eine Wirkung dieses Ansatzes zu finden. Bis jetzt habe ich noch nicht festgestellt, ob es einen gibt. Also, CatBoost wird auf die Probe trainiert, im Allgemeinen, ohne irgendeine "Magie" - die Balance ist unten auf dem Bild. Deshalb habe ich ein aussagekräftigeres Ergebnis erwartet.

Der Effekt tritt erst nach mehreren Iterationen ein, wie im Artikel gezeigt. Mit jeder Iteration des Trainings sollte es besser werden.