反対側から補足します。vtriteは、入力データ中に対象のフォームレベルがあるかどうかを計算する。そして、このレベルがより多く、より具体的であるデータでは、より強いデータとなるのです。一般的には、R用のスクリプトを示すことができます。彼はニックネームのドク、自分で書いてみただけです。自分が便利だと思うフォーマットで結果を得られるように書きました。optimizer format reshetov うはははははは・・・。そこは自分で仕上げるしかない。載せるか載せないかだけ、必ず教えてください...。
Mihail Marchukajtes: さて、Docの言葉を信じるなら、そして私が彼の言葉を正しく理解するなら、分類については、入力変数の水準がターゲットの結果に応じて形成されるかどうかを決定することになります。私の見立てではすべてのものにおいて、目標とする有意な入力はレベルの近傍に収まる傾向があり、それも複数になることがある。つまり、対象の中に100個の1がある場合、有意な入力は1があると前のデータのある近傍領域に入り込む傾向があるのだ。対象には100個の1があり、重要な入力には30の近傍領域があるが、対象に1が現れると、重要な入力は必ずその近傍領域のいずれかに該当することになる。そして、1つ現れるとそこに至るほど、重要な意味を持ちます。要するに、トータルセットに関する比較があるのです。言い換えれば、このパッケージの出力は、その近傍に他のものよりも頻繁に現れる変数を選択することになる。不明瞭な説明をしてしまったのなら申し訳ない。酔ってます。朝から大鹿を捕まえたと思わなければならず、今、騒然としています :-)
Mihail Marchukajtes： 反対側から補足します。vtriteは、入力データ中に対象のフォームレベルがあるかどうかを計算する。レベルが高く、そのレベルが具体的であればあるほど、データは強固になります。一般的には、R用のスクリプトを示すことができます。彼はニックネームのドク、自分で書いてみただけです。自分が便利だと思うフォーマットで結果を得られるように書きました。optimizer format reshetov うはははははは・・・。そこは自分で仕上げるしかない。シェアするかしないかだけ、必ず教えてください...。
美しいですね。しかし、その後に列挙される予測範囲のグリッドには興味がありますね。
のグリッドだけのようです。 均等 割付またはサンプル数割付のいずれか
なぜRでvtreatを使わないのでしょうか？これは、ターゲットに対する入力データのレベルを識別し、ターゲットに対して有意な予測変数を選択するだけである。分類だけでなく、予測のオプションもあります。正直、これがなかったらどうなっていたことか......。
このツールによる予測変数の選択 原理が分からないので使っていない。
この原理をご存知でしょうか？
どうやら、ただのグリッドのようです
一律に、しかし尺度で、あるいは例数によって（パーセンタイル）。
もしそうなら、それじゃダメなんです。
今のところ、私の比較実験は不完全なものです。データ準備の際にエラーが見つかり、8サンプルをトレーニングに戻さなければなりませんでした。
週明けには結果が出ると思うので、ここに掲載します。
そして、私は、これらの予測変数の条件付き葉を（先に述べた方法で）自分なりに「総当り」して、各ステップで結果（異なるメトリック）をコントロールすることにしています。
市場全体を一つのモデルで表現することはできないでしょうから、安定した規則性を探し、それをTSで組み合わせ、「空間」の一部が未定義のままであっても混乱しないようにします。
このツールでの予測変数の選択原理がわからないので、使っていない。
この原理をご存知でしょうか？
さて、Docの言葉を信じるなら、そして私が彼の言葉を正しく理解するなら、分類については、入力変数の水準がターゲットの結果に応じて形成されるかどうかを決定することになります。私の見立てではすべてのものにおいて、目標とする有意な入力はレベルの近傍に収まる傾向があり、それも複数になることがある。つまり、対象の中に100個の1がある場合、有意な入力は1があると前のデータのある近傍領域に入り込む傾向があるのだ。対象には100個の1があり、重要な入力には30の近傍領域があるが、対象に1が現れると、重要な入力は必ずその近傍領域のいずれかに該当することになる。そして、1つ現れるとそこに至るほど、重要な意味を持ちます。要するに、トータルセットに関する比較があるのです。言い換えれば、このパッケージの出力は、その近傍に他のものよりも頻繁に現れる変数を選択することになる。不明瞭な説明をしてしまったのなら申し訳ない。酔ってます。朝から大鹿を捕まえたと思わなければならず、今、騒然としています :-)
過去のデータの 近傍のどの領域にも入り込みやすい」という表現がよくわからない。
酔う必要はない-市場に酔うのだ。
補正は期限切れです - 私はそんなに長くドンチャナチャネル（価格チャネル）のM15でZZレイを下に引っ張る覚えていない - 昨日から私は買い始めました。そして、RGBIは、昨日のルーブル高にもかかわらず、どうにか修正しました - 中央銀行は、次のオークションですべての債券を配置しませんでした。
反対側から補足します。vtriteは、入力データ中に対象のフォームレベルがあるかどうかを計算する。レベルが高く、そのレベルが具体的であればあるほど、データは強固になります。一般的には、R用のスクリプトを示すことができます。彼はニックネームのドク、自分で書いてみただけです。自分が便利だと思うフォーマットで結果を得られるように書きました。optimizer format reshetov うはははははは・・・。そこは自分で仕上げるしかない。シェアするかしないかだけ、必ず教えてください...。
どうぞ。
ドクは、遺伝学上の決定木を構築して予測因子を選択 する別の方法を探していたのですが、彼が帰る前に一緒にテストしました。
過去のデータの近辺であれば、どの領域でも入り やすいという表現がよくわからない。
酔う必要もなく、ただただ相場に夢中になってしまうのです。
この修正は期限切れです - M15でZZレイをドンチャナチャンネル（価格チャンネル）でこんなに長く引っ張ったのは記憶にありません - 昨日から私は買い始めています。そして、RGBI指数は、昨日のルーブル高にもかかわらず、どうにか修正されました - 中央銀行は、次のオークションですべての債券を配置しませんでした。
...わかりにくい説明をしていたらごめんなさい。酔っぱらう。朝から回復する暇もなく、大鹿を掴み、調子に乗ってしまったと思わなければなりません :-)