Discusión sobre el artículo "Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta" - página 9
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Aquí está el conjunto de datos después del remuestreo.
Entrenar en todas partes 5 meses, validación 2 años, examen 5 años
todos los gráficos durante 5 años
Una vez más.
Sí, a veces tiene sentido.
Un poco más de apilamiento. Sí, tiene sentido apilar. Todavía es una pregunta abierta en cuanto a cuánto.
Una vez más.
Bueno, sí, a veces tiene sentido.
Un poco más de apilamiento. Sí, tiene sentido apilar. Todavía es una pregunta abierta en cuanto a cuánto.
Allá vamos. )
Por eso Breiman hizo un bosque aleatorio, no uno mejor.
Allá vamos. )
Por eso Bryman hizo un bosque aleatorio en vez de uno mejor.
Curiosamente, el efecto aparece cuando se utiliza Precisión en el entrenamiento
No es tan obvio con otras métricas.
por cierto, hay muchas en catbusta, y dudo en preguntar cual es mejor elegirCuriosamente, el efecto aparece cuando se utiliza Precisión en el entrenamiento
con otras métricas no es tan evidente.
Por cierto, hay muchas en catbusta, y dudo en preguntar cuál es la mejor para elegirSi Accuracy es la que mejor mejora el equilibrio, aparentemente es la mejor.
Si Accuracy es el que mejor mejora el equilibrio, aparentemente es el mejor.
No, hay algunos que lo hacen mejor.
pero no hay una comprensión significativa.
No, hay algunos que funcionan mejor.
¿Cuáles?