Discussion de l'article "Science des Données et Apprentissage Automatique (Partie 02) : Régression Logistique"
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Un nouvel article Science des Données et Apprentissage Automatique (Partie 02) : Régression Logistique a été publié :
La classification des données est primordiale pour le trader algorithmique et pour le programmeur. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur l'un des algorithmes logistiques de classification qui peut nous aider à identifier les Oui ou les Non, les Hauts et les Bas, les Achats et les Ventes.
Le modèle linéaire est passé à une fonction logistique (sigmoïde/p) =1/1 + e^t où t est le modèle linéaire dont le résultat est compris entre 0 et 1. Elle représente la probabilité qu'une donnée appartienne à une classe.
Au lieu d'utiliser le y d'un modèle linéaire comme dépendant, sa fonction représentée par "p" est utilisée comme dépendance.
p = 1/1+e^-(c+m1x1+m2x2+....+mnxn), en cas de valeurs multiples
Comme nous l'avons dit précédemment, la courbe sigmoïde a pour but de convertir les valeurs infinies du résultat au format binaire (0 ou 1). Mais si j'ai un point de données situé à 0,8, comment décider que la valeur est 0 ou 1 ? C'est là que les seuils entrent en jeu.
Le seuil indique la probabilité de gagner ou de perdre. Il est situé à 0,5 (milieu entre 0 et 1).
Toute valeur supérieure ou égale à 0,5 sera arrondie à 1, donc considérée comme gagnante. Tandis que toute valeur inférieure à 0,5 sera arrondie à 0, donc considérée comme perdante. À ce stade, il est temps de voir la différence entre les régressions linéaire et logistique.
Auteur : Omega J Msigwa