No me importa si usted dice que no es impresionante resultados .. lo que es impresionante es su esfuerzo y el nuevo pensamiento que usted pone en este artículo .. ¡¡¡BIEN HECHO!!!
MyNameWasTaken: No me importa si usted dice que no es impresionante resultados .. lo que es impresionante es su esfuerzo y el nuevo pensamiento que usted pone en este artículo .. ¡¡¡BIEN HECHO!!!
Gracias, me alegro de que haya despertado interés.
¡¡¡Buen trabajo!!! Tengo pensado experimentar basándome en tu código. Una pregunta, ¿normalizas los predictores en algún lugar de tu código (eché un vistazo rápido, pero no me di cuenta), o se hace dentro de CatBoost? Algunos dicen que la normalización es imprescindible para ML.
¡¡¡Buen trabajo!!! Tengo pensado experimentar basándome en tu código. Una pregunta, ¿normalizas los predictores en algún lugar de tu código (eché un vistazo rápido, pero no me di cuenta), o se hace dentro de CatBoost? Algunos dicen que la normalización es una necesidad para ML.
saludos cordiales
Hola. La normalización es necesaria para las redes neuronales. Los modelos basados en árboles no requieren normalización, ya que la partición de los predictores se produce independientemente en el rango de menos infinito a más infinito, condicionalmente.
Gracias por el interesante trabajo y el artículo. Traté de repetir su trabajo, pero cuando empiezo CB_Calc_Svod script se detiene con pérdida de memoria. model_mqh carpeta no se crea. CB_svod.csv se genera, pero extrañamente mis líneas de la prueba y el examen balans se llenan con 0. ¿Sabes cómo puedo resolver este problema? Gracias
Gracias por el interesante trabajo y el artículo. Traté de repetir su trabajo, pero cuando empiezo CB_Calc_Svod script se detiene con pérdida de memoria. model_mqh carpeta no se crea. CB_svod.csv se genera, pero extrañamente mis líneas de la prueba y el examen balans se llenan con 0. ¿Sabes cómo puedo resolver este problema? Gracias
Hola. ¿Has ejecutado todos los archivos después del entrenamiento?
_02_Rezultat_Exam.bat - configuración para registrar la clasificación por los modelos de muestra de examen
_02_Rezultat_test.bat - configuración para registrar la clasificación de los modelos de prueba
02_Rezultat_Train.bat - configuración para registrar la clasificación de los modelos de muestra de aprendizaje
_03_Metrik_Exam.bat - configuración para registrar las métricas de cada árbol de los modelos de muestra de examen
_03_Metrik_Test.bat - configuración para registrar las métricas de cada árbol de los modelos de muestra de examen
_03_Metrik_Train.bat - configuración para registrar las métricas de cada árbol de los modelos de muestra de entrenamiento
_04_Analiz_Exam.bat - configuración para registrar la evaluación de la importancia de los predictores para los modelos de muestra de examen
04_Analiz_Test.bat - configuración para registrar la evaluación de la importancia de los predictores para los modelos de muestra de prueba
04_Analiz_Train.bat - configuración para registrar la evaluación de la importancia de los predictores para los modelos de muestra de entrenamiento
No me importa si usted dice que no es impresionante resultados .. lo que es impresionante es su esfuerzo y el nuevo pensamiento que usted pone en este artículo .. ¡¡¡BIEN HECHO!!!
Gracias, me alegro de que haya despertado interés.
Hola Alex,
¡¡¡Buen trabajo!!! Tengo pensado experimentar basándome en tu código. Una pregunta, ¿normalizas los predictores en algún lugar de tu código (eché un vistazo rápido, pero no me di cuenta), o se hace dentro de CatBoost? Algunos dicen que la normalización es imprescindible para ML.
saludos cordiales
Hola Alex,
¡¡¡Buen trabajo!!! Tengo pensado experimentar basándome en tu código. Una pregunta, ¿normalizas los predictores en algún lugar de tu código (eché un vistazo rápido, pero no me di cuenta), o se hace dentro de CatBoost? Algunos dicen que la normalización es una necesidad para ML.
saludos cordiales
Hola. La normalización es necesaria para las redes neuronales. Los modelos basados en árboles no requieren normalización, ya que la partición de los predictores se produce independientemente en el rango de menos infinito a más infinito, condicionalmente.
Hola,
Gracias por el interesante trabajo y el artículo. Traté de repetir su trabajo, pero cuando empiezo CB_Calc_Svod script se detiene con pérdida de memoria. model_mqh carpeta no se crea. CB_svod.csv se genera, pero extrañamente mis líneas de la prueba y el examen balans se llenan con 0. ¿Sabes cómo puedo resolver este problema? Gracias
Hola,
Gracias por el interesante trabajo y el artículo. Traté de repetir su trabajo, pero cuando empiezo CB_Calc_Svod script se detiene con pérdida de memoria. model_mqh carpeta no se crea. CB_svod.csv se genera, pero extrañamente mis líneas de la prueba y el examen balans se llenan con 0. ¿Sabes cómo puedo resolver este problema? Gracias
Hola. ¿Has ejecutado todos los archivos después del entrenamiento?
Aleksey Vyazmikin:
Hola. ¿Ha ejecutado todos los archivos después del entrenamiento?
Sí, incluso esperé después de cada uno para terminar (primero empecé al mismo tiempo, como estaba escrito en el artículo)
Mostrar una captura de pantalla del directorio con el modelo - es necesario asegurarse de que todos los archivos necesarios están ahí.
Muestra una captura de pantalla del directorio con el modelo - tienes que asegurarte de que todos los archivos necesarios están ahí.
aquí está
Por favor, suba el log después de que se ejecute el script CB_Calc_Svod.