@Omega J Msigwa vielen Dank für diesen Artikel. Können Sie bitte die Tutorial-Datei aktualisieren, da die letzte Version von MALE5 kein CPreprocessing hat? Falls dies nicht möglich ist, welche Version von MALE5 wurde für die Ausführung dieses Tutorials verwendet?
Ich bin mir nicht sicher, ob es eine Dokumentation für diese Bibliothek gibt.
@Omega J Msigwa vielen Dank für diesen Artikel. Können Sie bitte die Tutorial-Datei aktualisieren, da die letzte Version von MALE5 kein CPreprocessing hat? Falls dies nicht möglich ist, welche Version von MALE5 wurde für die Ausführung dieses Tutorials verwendet?
Ich bin nicht sicher, ob es eine Dokumentation für die Bibliothek gibt.
Danke
Verwenden Sie die cprecessi mg Code in diesem Artikel für alles, was mit diesem Tutorial
Omega J Msigwa #: Verwenden Sie die cprecessi mg Code in diesem Artikel für alles, was mit diesem Tutorial
Ich beziehe mich auf diese Zeile :
#include <MALE5\preprocessing.mqh> // Sie weisen darauf hin, https://github.com/MegaJoctan/MALE5/blob/MQL5-ML/preprocessing.mqh zu verwenden, das keine CPreprocessing hat
Ok verstanden, wenn das der Fall ist, ändern Sie diese Zeile in:
#include <preprocessing.mqh>
Nach dem Speichern der Datei preprocessing.mqh, die sich in dieser Zip-Datei (im Anhang des Artikels) befindet, im Ordner include.
CPreprocessing ist seit v2.0.0, der in diesem Artikel verwendeten Version, veraltet.
Rufen Sie alternativ jeden der in der Vorverarbeitungsdatei vorhandenen Skalierer anstelle von CPreprocessing auf. Angenommen, Sie verwenden MALE5 Version 3.0.0
RobustScaler
MinMaxScaler
StandardisierungsSkalierer
Jede Scalerklasse bietet.
fit_transform( constmatrix &X)
Der den Skalierer an die Datenmatrix X anpasst und die Transformation durchführt.
transform( constmatrix &X)
Der die Datenmatrix X mit Hilfe des angepassten Skalierers transformiert.
transform(constvector &X)
Die den Datenvektor X mit Hilfe des angepassten Skalierers transformiert.
Muss das Python-Modell einfach sein, damit ONNX gut mit MetaTrader 5 funktioniert, oder kann ich eine hoch optimierte und komplexe Architektur verwenden?
big man #: Muss das Python-Modell einfach sein, damit ONNX gut mit MetaTrader 5 funktioniert, oder kann ich eine hoch optimierte und komplexe Architektur verwenden?
MetaTrader 5 funktioniert mit Modellen jeglicher Komplexität.
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@Omega J Msigwa vielen Dank für diesen Artikel. Können Sie bitte die Tutorial-Datei aktualisieren, da die letzte Version von MALE5 kein CPreprocessing hat? Falls dies nicht möglich ist, welche Version von MALE5 wurde für die Ausführung dieses Tutorials verwendet?
Ich bin mir nicht sicher, ob es eine Dokumentation für diese Bibliothek gibt.
Vielen Dank
@Omega J Msigwa vielen Dank für diesen Artikel. Können Sie bitte die Tutorial-Datei aktualisieren, da die letzte Version von MALE5 kein CPreprocessing hat? Falls dies nicht möglich ist, welche Version von MALE5 wurde für die Ausführung dieses Tutorials verwendet?
Ich bin nicht sicher, ob es eine Dokumentation für die Bibliothek gibt.
Danke
Verwenden Sie die cprecessi mg Code in diesem Artikel für alles, was mit diesem Tutorial
Ich beziehe mich auf diese Zeile :
#include <MALE5\preprocessing.mqh> // Sie weisen darauf hin, https://github.com/MegaJoctan/MALE5/blob/MQL5-ML/preprocessing.mqh zu verwenden, das keine CPreprocessing hat
Ok verstanden, wenn das der Fall ist, ändern Sie diese Zeile in:
#include <preprocessing.mqh>Nach dem Speichern der Datei preprocessing.mqh, die sich in dieser Zip-Datei (im Anhang des Artikels) befindet, im Ordner include.
CPreprocessing ist seit v2.0.0, der in diesem Artikel verwendeten Version, veraltet.
Rufen Sie alternativ jeden der in der Vorverarbeitungsdatei vorhandenen Skalierer anstelle von CPreprocessing auf. Angenommen, Sie verwenden MALE5 Version 3.0.0
Jede Scalerklasse bietet.
Der den Skalierer an die Datenmatrix X anpasst und die Transformation durchführt.
Der die Datenmatrix X mit Hilfe des angepassten Skalierers transformiert.
Die den Datenvektor X mit Hilfe des angepassten Skalierers transformiert.
Lassen Sie mich wissen, ob dies hilfreich war.
Muss das Python-Modell einfach sein, damit ONNX gut mit MetaTrader 5 funktioniert, oder kann ich eine hoch optimierte und komplexe Architektur verwenden?
MetaTrader 5 funktioniert mit Modellen jeglicher Komplexität.