L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2114
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Maxim, come si imposta questa cosa?
Cos'è id_tl?
Non lo so, ho bisogno di un link.
forse l'id_tl degli esempi trasformati semplicemente
Grazie! Tutto ha funzionato.
Penso che sia la cosa giusta da fare - solo allenare la conversione, perché sul test va solo al controllo - così ho fatto, ma il risultato è molto strano - l'errore logloss va oltre 1 sul campione di test e cresce - come può essere questo - sono scioccato.
si possono provare diverse cose, solo per vedere
ecco un buon notebook https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
è possibile copiare e testare
Non lo so, ho bisogno di un link.
Probabilmente le idiosincrasie degli esempi trasformati appena
È lo stesso articolo - niente è chiaro lì.
È sempre lo stesso articolo - non c'è niente di chiaro lì.
è copiato, ti ho dato un link all'originale.
si possono provare diverse cose, solo per vedere
ecco un buon notebook https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
potete copiare e controllare.
Quindi questo è l'originale dell'articolo che stavo guardando in russo.
è copyedit, ti ho dato un link all'originale.
Ma a che serve - non ci sono comunque informazioni - il codice è stato strappato.
A che serve - non c'è ancora nessuna informazione - il codice è strappato.
Tutto è perfettamente scritto lì. Non ho classi di squilibrio, ma le creavo artificialmente, solo per guardare
Tutto è perfettamente scritto lì. Non ho classi di squilibrio, ma le ho create artificialmente, solo per mostrare
Si è scoperto che il metodo "Tomek links" non pareggia il campione - ha ridotto il numero di linee nulle da 4005 a 3402, quindi ho pensato che non funzionasse.
Si è scoperto che il metodo "Tomek links" semplicemente non equalizza il campione - ha ridotto il numero di linee nulle da 4005 a 3402, ecco perché ho pensato che non funzionasse.Uh-huh. Prima si dovrebbe sovracampionare poi il volume
Finora il sovracampionamento non dà nulla, ma "tome" ha migliorato un po' i risultati - significa che c'è qualcosa nei dati, la cosa principale è scavare correttamente.
Istogramma dei modelli con diverse impostazioni di quantizzazione sul campione.