Diskussion zum Artikel "Resampling-Techniken für die Bewertung von Vorhersagen und Klassifizierungen in MQL5"

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Neuer Artikel Resampling-Techniken für die Bewertung von Vorhersagen und Klassifizierungen in MQL5 :

In diesem Artikel werden wir Methoden zur Bewertung der Modellqualität erforschen und implementieren, die einen einzigen Datensatz sowohl als Trainings- als auch als Validierungssatz verwenden.

Die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens wird in der Regel in zwei verschiedenen Phasen bewertet: Training mit einem Datensatz und Testen mit einem anderen Datensatz. In Situationen, in denen die Erfassung mehrerer Datensätze aufgrund von Ressourcenknappheit oder logistischen Beschränkungen nicht praktikabel ist, müssen jedoch alternative Ansätze gewählt werden.

Eine dieser Methoden ist die Verwendung von Resampling-Techniken zur Bewertung der Leistung von Vorhersage- oder Klassifizierungsmodellen. Es hat sich gezeigt, dass dieser Ansatz trotz seiner potenziellen Nachteile zuverlässige Ergebnisse liefert. In diesem Artikel wird eine neuartige Methode zur Bewertung der Modellqualität vorgestellt, bei der ein einziger Datensatz sowohl als Trainings- als auch als Validierungssatz verwendet wird. Der Hauptgrund für die Anwendung dieser Methoden ist die begrenzte Verfügbarkeit von Daten für Testzwecke.

Daher müssen Praktiker ausgefeilte Resampling-Algorithmen einsetzen, um Leistungskennzahlen zu erhalten, die mit denen vergleichbar sind, die mit einfacheren Ansätzen erzielt werden. Diese Techniken erfordern beträchtliche Rechenressourcen und können den Modellentwicklungsprozess verkomplizieren. Trotz dieses Zielkonflikts kann der Einsatz von Bewertungsstrategien auf der Grundlage von Stichproben in bestimmten Kontexten, in denen die Vorteile die Kosten überwiegen, sinnvoll sein.

Autor: Francis Dube