Discusión sobre el artículo "Neuroredes profundas (Parte I). Preparación de datos"

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Artículo publicado Neuroredes profundas (Parte I). Preparación de datos:

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

Con mayor frecuencia, los valores atípicos se detectan con ayuda de la visualización. Un ejemplo muy sencillo y ampliamente utilizado es el diagrama de caja o boxplot. Por ejemplo, vamos a mirar el predictor ftlm:

evalq(ggplot(dataSetClean, aes(x = factor(0), 
                               y = ftlm,
                               color = 'red')) + 
        geom_boxplot() + xlab("") + 
        scale_x_discrete(breaks = NULL) + 
        coord_flip(),
      env)

Fig.9. Boxplot ftlm

Autor: Vladimir Perervenko