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Deux colonnes doivent être introduites dans le modèle - le sinus et le cosinus pour l'horloge. Et sinus + cosinus pour le jour de la semaine. Voir le lien pour une description de la raison pour laquelle cela devrait être fait.
pi = 3.141529 ... de l'école.
OK, je t'en donne deux...
Et à propos de pi, le nombre est peut-être trop grand - qui sait quelle précision est requise...
Vous avez CATboost 😑
Alors, et ? Je suis curieux :)))) Les jours de la semaine qu'il a craché, maintenant voyons dans l'emballage des nouveaux chiffres pour le résultat.
Alors, et ? Je suis curieux :)))) Jours de la semaine il crache, maintenant voyons dans les nouveaux chiffres envelopper pour le résultat.
Ajouté ci-dessus
Vous avez CATboost 😑 marquez simplement les caractéristiques comme étant catégoriques.
Je n'arrive pas à mettre les caractéristiques catégorielles dans le code MQL :(
Je n'ai pas la possibilité de sauvegarder la catégorisation dans le code MQL :(
OK, je t'en donne deux...
Et sur Pi, donc le nombre pourrait être trop élevé - qui sait quelle précision est requise...
7 chiffres suffisent
Cette librairie ne fonctionne pas avec des chips de kat ?
Non.
Non.
J'ai vu ce livre il y a quelques années.
il semble... oui, c'est fascinant, mais en réalité - pourquoi ? si le but est d'écrire un diplôme ou un doctorat - oui, c'est un livre de bureau
si l'objectif est la série chronologique, ce livre traite d'autre chose, de l'invention de la forêt aléatoire à l'aube du développement de l'informatique.
imho, même les ensembles de NS peu habitués à l'application dans la pratique, comment travailler avec BP ? bien, comme une option de mess up un tas de beaucoup de NS, et à la fin vous obtenez autoecoder ? - Je doute que même un réseau convolutif puisse être obtenu avec ce livre.
Vorontsov est plus pertinent pour les connaissances anciennes, et le traitement des données - je suis en train de mâcher quelques cours en ligne sur BP - il y a quelque chose dedans ;)
Apprendre Python, il y a 2 lignes
Je dois avoir mal compris votre question.
Il n'y a pas d'interpréteur de modèle sur MT5 avec des prédicteurs de catégorisation et CatBoost avec la ligne de commande peut faire tout ce que la version python peut faire, sauf les choses purement python, comme la visualisation.