Diskussion zum Artikel "Ensemble-Methoden zur Verbesserung numerischer Vorhersagen in MQL5"

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Neuer Artikel Ensemble-Methoden zur Verbesserung numerischer Vorhersagen in MQL5 :

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien.

Beim maschinellen Lernen entstehen oft mehrere Vorhersagemodelle unterschiedlicher Qualität. Praktiker bewerten in der Regel diese Modelle und wählen das beste Modell für reale Anwendungen aus. In diesem Artikel wird jedoch ein alternativer Ansatz untersucht: die Wiederverwendung scheinbar minderwertiger Modelle durch Kombination ihrer Ergebnisse, um die Gesamtvorhersageleistung zu verbessern. Wir werden verschiedene Techniken zur Kombination von Vorhersagen untersuchen und ihre Umsetzung in reinem MQL5 demonstrieren. Schließlich werden wir diese Methoden vergleichen und ihre Eignung für verschiedene Szenarien diskutieren.

Um das Konzept der Kombination von Modellvorhersagen zu formalisieren, führen wir einige wichtige Begriffe ein. Betrachten wir einen Trainingssatz, der aus K Datenpunkten besteht, die jeweils als Paar (xi,yi) dargestellt werden, wobei xi ein Prädiktorenvektor und yi die entsprechende skalare Antwortvariable ist, die wir vorhersagen wollen. Angenommen, wir haben N trainierte Modelle, von denen jedes in der Lage ist, Vorhersagen zu treffen. Wenn ein Prädiktor x vorliegt, erstellt Modell n eine Vorhersage, die als f_n(x) bezeichnet wird. Unser Ziel ist es, eine Konsensfunktion f(x) zu konstruieren, die diese N individuellen Vorhersagen effektiv kombiniert und so eine genauere Gesamtvorhersage als jedes einzelne Modell liefert.

Autor: Francis Dube