記事"強化学習におけるランダム決定フォレスト"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2018.09.04 09:46 新しい記事 強化学習におけるランダム決定フォレスト はパブリッシュされました:バギングを使用するランダムフォレスト(RF)は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。 決定木が基盤として使われている場合、ランダムフォレストはバギングの特別なケースであると言えます。同時に、従来の決定木の構築方法とは異なり、プルーニングは使用されません。この方法は、できるだけ速く大きなデータサンプルから構成を作成することを目的としています。それぞれの木は特定の方法で構築されています。木ノードを構築するための特徴(属性)は、特徴の総数から選択されるのではなく、そのランダムな部分集合から選択されます。 回帰モデルを構築する場合、特徴の数はn/3です。分類の場合は√nです。これらはすべて実証的な勧告であり、無相関化と呼ばれています。特徴の異なるセットは異なるツリーに分類され、ツリーは異なるサンプルで訓練されます。 図1 ランダムフォレスト操作のスキーム作者: Maxim Dmitrievsky 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
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バギングを使用するランダムフォレスト(RF)は最も強力な機械学習方法の1つですが、グラジエントブースティングには若干劣ります。本稿では、市場との相互作用から得られた経験に基づいて意思決定を行う自己学習型取引システムの開発を試みます。
決定木が基盤として使われている場合、ランダムフォレストはバギングの特別なケースであると言えます。同時に、従来の決定木の構築方法とは異なり、プルーニングは使用されません。この方法は、できるだけ速く大きなデータサンプルから構成を作成することを目的としています。それぞれの木は特定の方法で構築されています。木ノードを構築するための特徴(属性)は、特徴の総数から選択されるのではなく、そのランダムな部分集合から選択されます。 回帰モデルを構築する場合、特徴の数はn/3です。分類の場合は√nです。これらはすべて実証的な勧告であり、無相関化と呼ばれています。特徴の異なるセットは異なるツリーに分類され、ツリーは異なるサンプルで訓練されます。
図1 ランダムフォレスト操作のスキーム
作者: Maxim Dmitrievsky