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È stato pubblicato il nuovo articolo Predicting Trends with Random Forests:
Di СанСаныч Фоменко
Questo modello è molto semplice da prevedere, ma in pratica presenta molti problemi.
1. Poiché il segnale di zigzag è scelto come target, è possibile prevedere una delle variabili più semplici, ad esempio l'ordinamento di PRICE per gli ultimi 20 cicli, ovviamente dal design del target, il segnale di zigzag è verso l'alto quando moverank_price_20 =1, e moverank_price_20 >1 quando C'è più del 90% di probabilità che il segnale di zigzag sia verso il basso; è possibile costruire molte variabili di questo tipo, quindi è facile avere successo nella previsione del modello; ma una condizione a priori è che si deve sapere che questo punto è il punto di zigzag. Se si tratta di altri punti nel tempo, ma non del punto di zigzag, le variabili di cui sopra non esistono nella capacità di previsione.
2. Ci sarà quindi un grosso problema al momento dell'applicazione, perché non si sa qual è il punto di partenza dello zigzag, quindi bisogna calcolare tutti i dati, in questo momento, moverank_price_20 =1, non si pensa che sia il punto di partenza dello zigzag, e quindi non si può prevedere di cambiare il punto dopo che la tendenza è al rialzo.
3. Il metodo di definizione degli obiettivi dello zigzag è quindi difficile da applicare.
Nell'articolo è presente una tabella
Ma non viene detto nulla sul significato delle cifre in sé, la loro relazione con altre cifre è comprensibile - meglio - meglio, ma i valori in sé, quali dovrebbero essere e da cosa dipendono? Qui nell'articolo il valore massimo di MeanDecreaseGini è 321,86, e io ne ho 1876 - dipende dal numero di predittori o cosa? E ho un valore di MeanDecreaseAccuracy di 140,22 - come lo interpreto? Forse dovrei convertire tutti i valori in una percentuale del valore più grande?
Nell'articolo c'è una tabella
Ma non viene detto nulla su cosa significhino le cifre da sole, la loro relazione con altre cifre è comprensibile - meglio è meglio, ma i valori in sé cosa dovrebbero essere e da cosa dipendono? Qui nell'articolo il valore massimo di MeanDecreaseGini è 321,86, e io ne ho 1876 - dipende dal numero di predittori o cosa? E ho un valore di MeanDecreaseAccuracy di 140,22 - come lo interpreto? Forse dovrei convertire tutti i valori in una percentuale del valore più alto?
Questa è la statistica interna dell'uso dei predittori durante la costruzione di un gruppo di alberi, tutti insieme chiamati randoForest. Confrontare modelli diversi non ha alcun senso. Non sono stato in grado di fare confronti nemmeno all'interno dello stesso modello. Se volete selezionare i predittori, dovete usare altri strumenti. Ho scritto molte volte nel thread sull'apprendimento automatico e non sono l'unico.
Questa è la statistica interna dell'uso dei predittori quando si costruisce un gruppo di alberi, tutti insieme chiamati randoForest. Confrontare modelli diversi non ha alcun senso. Non sono stato in grado di fare confronti nemmeno all'interno dello stesso modello. Se volete selezionare i predittori, dovete usare altri strumenti. Ho scritto molte volte nel thread sull'apprendimento automatico e non sono l'unico.
Capisco, cioè è uno stimatore all'interno di un modello, ma non assoluto....
Forse, naturalmente, e ha scritto sul forum, ma che il volume di affrontare.... - Ho letto metà del forum attraverso il mio lettore. Se potete indicarmi la direzione giusta, ve ne sarei grato.
Capisco, cioè è uno stimatore all'interno del modello, ma non assoluto....
Forse, naturalmente, e ha scritto sul forum, ma che il volume per far fronte... - Ho letto metà del forum attraverso il mio lettore. Se si mette il naso, ve ne sarei grato.
1. Non ho una risposta breve, in quanto si tratta di un intero settore, chiamato datamining, che è paragonabile alla modellazione
2. Lo schema standard per i modelli di classificazione del datamining è il seguente:
3. Adattare il modello alla prima metà del file, preferibilmente con una convalida incrociata.
4. Controllo sulla seconda metà del file. I risultati devono corrispondere
Per tutto questo sono necessari molti strumenti DONE. Il migliore è caret. Ha tutto ciò che serve. Ma non abbastanza.
PS.
Questo è R. Al di fuori di esso, non si può andare oltre il balbettio inarticolato dei bambini.
1. Non ho una risposta breve perché si tratta di un'intera industria chiamata datamining, che è paragonabile alla modellazione.
2. Lo schema standard per i modelli di classificazione del datamining è il seguente:
3. Adattare il modello alla prima metà del file, preferibilmente con una convalida incrociata.
4. Verifica sulla seconda metà del file. I risultati devono corrispondere
Per tutto questo sono necessari molti strumenti DONE. Il migliore è caret. Ha tutto ciò che serve. Ma non abbastanza.
PS.
Questa è R. Al di fuori di questo, non si può andare oltre il balbettio inarticolato dei bambini.
Grazie, continuerò a cercare!
Ho installato RStudio, scaricato il pacchetto Boruta, ma come attivarlo, come lavorarci?
Leggete la documentazione, sempre per tutti i pacchetti. In RStudio, aprite la scheda Pacchetti, digitate il nome del pacchetto nella ricerca e fate clic sul nome del pacchetto che appare, si aprirà la Guida. Oppure, meglio qui per nome del pacchetto, potrebbero esserci dei link a materiali correlati.
Se siete interessati all'ideologia, troverete un link a un articolo teorico nelle funzioni incluse nel pacchetto.
Leggete la documentazione, sempre per tutti i pacchetti. In RStudio, aprite la scheda Pacchetti, digitate il nome del pacchetto nella ricerca e fate clic sul nome del pacchetto visualizzato: si aprirà la Guida. O meglio, fate clic qui sul nome del pacchetto: potrebbero esserci collegamenti a materiali correlati.
Se l'ideologia è interessante, ci sarà un link all'articolo teorico nelle funzioni incluse nel pacchetto.
Grazie!
Così ho aperto il pdf con la descrizione e qui le impostazioni sono stupefacenti - sono richieste così tante cose che non so cosa significhi la metà di esse.
C'è qualcosa di più semplice, anche se meno affidabile, e preferibilmente con GUI?
In generale, sarebbe molto utile che faceste degli articoli su questo argomento, con dettagli su dove e come!