L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1711
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Je demande juste pourquoi, je vois que tu te bats avec ces arbres de ketbust, il y a quelques problèmes de sortie, de béquilles....
Je me suis un peu penché sur le sujet de "l'induction de règles" et je vois que R dispose de nombreux paquets de génération de règles ou ensembles de règles...
1) les règles sont faciles à produire, sur une seule ligne
2) les règles sont faciles à lire pour un humain
3) types de tas de génération de règles, de triviales à génétiques
4) la qualité de la prédiction est égale à celle de tout autre produit.
Donc je pense que tu ne devrais pas t'embêter avec ce Ketbust. et aller vers quelque chose d'un peu plus joli ou autre...
Une forêt/un buisson est un ensemble d'arbres = règles.
4) Vous êtes sûr ? Ces packs ont-ils participé à des concours de MO ? Ont-ils battu les modèles boost ? Puis-je avoir un lien vers les résultats du concours ?
Donnez un exemple de certains des paquets gagnants à titre de référence, de préférence en russe.
L'arbre est un véritable générateur de règles. Facile à lire.
La forêt/buste est un ensemble d'arbres = règles.
4) Vous êtes sûr ? Ces packs ont-ils participé à des concours MO ? Ont-ils battu les modèles boost ? Puis-je avoir un lien vers les résultats du concours ?
Donnez un exemple de certains des paquets gagnants à titre de référence, de préférence en russe.
Vous ne comprenez pas ce que je veux dire, ou je ne vous comprends pas, il m'a semblé que vous avez des problèmes d'interprétation et de mise en œuvre de la cétude, si tout est bon alors tout est bon ;).
4) J'ai écrit "on par" ) ... Je l'ai comparé à RF sur les mêmes données, différence 1-3% pour le pire.
Vous ne comprenez pas ce que je veux dire, ou je ne vous comprends pas, je pensais que vous aviez du mal à interpréter et à mettre en œuvre le ketbust, si tout est bon alors tout est bon ;)
4) J'ai écrit "niveau" ) ... comparé à RF sur les mêmes données, différence de 1-3 %.
Les RF des boosts sont très loin derrière en termes de précision et de vitesse. Surtout s'il s'agit d'un RF de la bibliothèque Alglib.
Le fait de ne pas comprendre l'algorithme exact de calcul de la valeur n'interfère pas vraiment avec le travail. L'essentiel est qu'avec une répartition typique de 50 %, la probabilité classique et la probabilité du catbust sont les mêmes.
Les RF des boosts sont très loin derrière en termes de précision et de vitesse. Surtout s'il s'agit d'un RF de la bibliothèque Alglib.
Je comprends...
Quant à la précision, elle est de 2 à 4 %.
J'utilise les règles pour comprendre le processus, pas pour prédire dans un ensemble...
comprendre le processus == une bonne puce
une règle avec une bonne puce peut battre n'importe quel booster avec 1000 bois qui sont formés sur des déchets.
Je comprends...
Pour ce qui est de la précision, c'est 2-4%.
J'utilise les règles pour comprendre le processus, pas pour prédire dans un ensemble...
comprendre le processus == une bonne puce
une règle avec une bonne puce peut battre n'importe quel boost avec 1000 bois qui sont formés sur des déchets.
Un bon jeton et un arbre le trouveront.
lisez attentivement.
Je comprends...
Quant à la précision, elle est de 2 à 4 %.
J'utilise les règles pour comprendre le processus, pas pour prédire dans un ensemble...
comprendre le processus == une bonne puce.
une règle avec une bonne puce peut battre n'importe quel coup de pouce avec 1000 timbres qui sont formés sur des déchets.
lisez plus attentivement
Et il est également facile de comprendre le processus de l'arbre.
Un arbre est facile à lire et à comprendre.
Ouais, eh bien, qui dit le contraire ?
Eh bien oui, qui dit le contraire ?
Je comprends l'arbre, je ne comprends pas l'algorithme de calcul de la probabilité. Mais cela ne m'empêche pas de travailler avec l'arbre).
Personne)
Je comprends l'arbre, je ne comprends pas l'algorithme de calcul de la probabilité. Mais cela ne m'empêche pas de travailler avec l'arbre).
Bien, donc je pense juste que tu n'es pas à l'aise avec ketbust.