Discusión sobre el artículo "Random Decision Forest en el aprendizaje reforzado" - página 4

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Maxim Dmitrievsky:

Sí, un probador virtual también está en los planes, pero por ahora tenemos que refinar otras cosas, como la selección automática y la reducción de predictor son más importantes en este momento para que el modelo no overtrain en la historia tanto

No seas descarado, si estás escribiendo una nueva clase de todos modos, usa algo como esto:

numberOfsamples++;
fuzzyRDFpolisyMatrix.Resize(numberOfsamples,iNeuronEntra+2);
for(int i=0;i<iNeuronEntra;i++)
     fuzzyRDFpolisyMatrix[numberOfsamples-1].Set(i,ValueIndic(fila, i));
fuzzyRDFpolisyMatrix[numberOfsamples-1].Set(iNeuronEntra,action_fuzzy);
fuzzyRDFpolisyMatrix[numberOfsamples-1].Set(iNeuronEntra+1,1-action_fuzzy);

for(int i=0;i<numRDF;i++)
      {
         FileOpen(NameFile+"_"+IntegerToString(i)+".txt",FILE_WRITE|FILE_BIN|FILE_COMMON);
         FileWriteArray(filehnd,RDF[i].m_trees); //registro de árbol
         FileClose(filehnd);
      }
El número de indicadores y el número de árboles se establecen por variables - bueno simplifica mucho la vida cuando se juega con diferentes números más tarde. Esto no es lo principal, por lo que una pequeña indulgencia a mi favorito para que para terminar menos, pero definitivamente voy a probarlo.
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mov:

No seas descarado, si estás escribiendo una nueva clase de todos modos, utiliza algo como esto:

El número de indicadores y el número de árboles se establecen por variables - que hace la vida muy fácil cuando se juega con diferentes números. Esto no es lo principal, por lo que una pequeña indulgencia a mi favorito para que para terminar menos, pero definitivamente voy a tratar.

aproximadamente así y hecho, esta parte ya está disponible

 
Me callo y estoy deseando presentarme.
 

Si no es mucha molestia, una pregunta más.

En el orden de tonterías: los primeros pasajes son entrenados por 1 bosque, la segunda parte de pasajes - 2, etc. Tenemos un conjunto de bosques con diferentes grados de formación, la primera - posiblemente reentrenado, el último - undertrained ¿Tiene sentido, en su opinión, a molestar en esta dirección?

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mov:

Si no es mucha molestia, una pregunta más.

En el orden de tonterías: los primeros pasajes son entrenados por 1 bosque, la segunda parte de pasajes - 2, etc. Tenemos un conjunto de bosques con diferentes grados de formación, la primera - posiblemente reentrenado, el último - undertrained ¿Tiene sentido en su opinión a molestar en esta dirección?

Para ello, es necesario entender la mecánica de por qué debería funcionar. Si no tienes una idea, sólo estás señalando con el dedo al cielo.

Por ejemplo, si todos los andamios están sobreajustados en los ejemplos de entrenamiento y no funcionan en oob, no veo el sentido, muchas soluciones malas no darán buenas, a menos que sea por casualidad o si es bousting. Los comités se construyen principalmente para compensar los errores infrecuentes de un modelo en particular promediando los resultados de varios, pero todos los modelos deben ser de calidad suficiente.

 

Buenas tardes (noches), perdón por mi intromisión, pero el tema del bosque de árboles lo has sacado tú, sin juzgar....

He intentado mirar la implementación del bosque en AlgLib. La función de entrenamiento inicializa arrays y pasa el control a una función especial que realmente lleva a cabo el entrenamiento. Es relativamente fácil organizar el reentrenamiento en tiempo real, pero esta implementación no (por lo que puedo juzgar, analizar el código de otra persona, que está mal documentado en términos de algoritmo, es un placer) corta ramas como el algoritmo de construcción de árboles CART. Habrá un problema de reentrenamiento. Es decir, entrenamos la red, en la vida real se reentrena como prolongando el periodo de su eficacia, luego una nueva optimización. Realización del corte de la posibilidad de reentrenamiento completo es mucho tiempo y si sólo en el futuro será de interés para los desarrolladores de MT5 (han tomado la biblioteca en el conjunto de entrega). Y tradicionalmente: ¿tiene sentido tal formación adicional limitada en el tiempo?

[Eliminado]  
mov:

Buenas tardes (noches), perdona mi intromisión, pero el tema del bosque de árboles lo has sacado tú, sin juzgar....

He intentado mirar la implementación del bosque en AlgLib. La función de entrenamiento inicializa arrays y pasa el control a una función especial que realmente lleva a cabo el entrenamiento. Es relativamente fácil organizar el reentrenamiento en tiempo real, pero esta implementación no (por lo que puedo juzgar, analizar el código de otra persona, que está mal documentado en términos de algoritmo, es un placer) corta ramas como el algoritmo de construcción de árboles CART. Habrá un problema de reentrenamiento. Es decir, entrenamos la red, en la vida real se reentrena como prolongando el periodo de su eficacia, luego una nueva optimización. Realización del corte de la posibilidad de reentrenamiento completo es mucho tiempo y si sólo en el futuro será de interés para los desarrolladores de MT5 (han tomado la biblioteca en el conjunto de entrega). Y tradicionalmente: ¿tiene sentido tal formación adicional limitada en el tiempo?

La poda es interesante en sí mismo, pero no está aquí, sí. El reentrenamiento de andamios no sé hasta qué punto es una idea útil, porque tampoco se tarda mucho en reentrenarlo completamente. A menos que el reentrenamiento se planea hacer muy a menudo - pero entonces resulta que el algoritmo no es capaz de trabajar durante mucho tiempo ... una calle de doble sentido.

 
Maxim Dmitrievsky:

Creo que 1-2 semanas en ruso, y luego lo traducirán

Estimado Maxim Dmitrievsky,

¿Puede por favor actualizar si ha publicado su próximo artículo sobre la aplicación de Random Decision forest con diferentes agentes y sin lógica difusa que usted mencionó anteriormente?

Muchas Gracias

 

Hola Maxim Dmitrievsky,

¿Cuánto hace que has terminado el próximo artículo sobre los bosques de decisión aleatoria?

¿O ya ha publicado el próximo artículo? En caso afirmativo, ¿podría facilitarnos un enlace?

muchas gracias


[Eliminado]  
FxTrader562 :

Hola Maxim Dmitrievsky,

¿Cuánto hace que has terminado el próximo artículo sobre los bosques de decisión aleatoria?

¿O ya ha publicado el próximo artículo? En caso afirmativo, ¿podría facilitarnos un enlace?

muchas gracias


Hola, todavía no está listo. Cuando esté terminado, le enviaré un correo electrónico.

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