トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2041

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elibrarius:
木が少なく、深さも浅い。少なくともテストには十分でしょう。
またはもっと良いコンピュータ)
 
Maxim Dmitrievsky：
そちらの時間は？曜日、月、時、分。時間は連続した値であり、連続したカテゴリーが存在します。

これは時間の間隔ではないのですか？

カテゴリー記号でも教えることができます。効率を確認しよう、どの投稿をカテゴリー記号にするかなど、時間に関係することはすべて？

 
elibrarius:



1) 文字列の数と同じ長さの文字列インデックスの配列を作成し、0からN文字列までの値で埋めます。

2) この配列をシャッフルする

ここで、RandomInteger()は

3) 次に，これらのインデックスのすべての値をループで取得し，それらを使って主配列から必要な文字列を取得します．インデックスの混合後は，擬似ランダム文字列であることが判明します．

ありがとうございます！使ってみようと思います。

 
mytarmailS:

10Kなど、たくさんのクラスを分類してみた方はいらっしゃいますか？

は、全く機能しないのですか？

CatBoostで 実行してみる - サンプルをリセットする。

 
いつものコードで列平均を計算してみたところ、嬉しい驚きがありました。計算にかかる時間はほんの一瞬、インデックスファイルをメモリに読み込むのに時間がかかりました（30秒）。だから、ブルートフォースはすぐに終わるはずです。
 
Aleksey Vyazmikin：

これは時間間隔ではないのですか？

カテゴリカルサインで教えることもできます。効果を確認しよう、どの投稿をカテゴリカルにするか、時間に関係することは？

を削除してみてはいかがでしょうか。

 
ロールシャッハ：

を削除してみてはいかがでしょうか。

インとアウト？

 
はい
 
イゴール・マカヌ：

これはまさにそうなのですが、原子を考える限り、そして結晶格子を考えることにした時点で、「すべてが終わる」 - ほとんどの場合、問題を解決することは非常に困難です、私は一度読んだ、彼らはニューラルネットワークを使用する方法によって - 彼らは、シミュレーションプロセスの結果をより速く得る

我々は1つまたは2つのティックを見ている間、市場と同じ状況では、多くのオプションはありません - 上または下、我々はに進む場合、すべてが複雑になる "ここで我々は、順序を開いていると、ここで我々はそれを閉じている")))。

そう、これはある種の生活構造ですが、行動モデルを持っています。それをパターンと呼ぼうか、市場の文脈と呼ぼうか、それは重要ではありません。

歴史上の行動を研究することは可能であり、残されたのは今後どうするかを決めることだけである

結晶格子の性質を理解するだけでも、原子や電子とそのスピンだけでなく、クォークや最も単純な粒子の束の配置を理解することで解決したのです。この理解なくして、理解はありえない。

市場データにあるのはどれだ。つまり、分析対象国の学校や研究所の教科書を分析し、結論を出すべきだということだ)

社会の行動を予測することは、個人・個人の運命を予測することと同じぐらい難しいことではありません。生家や教育など、夫が誠実かどうかを推し量る必要があります。

 
ロールシャッハ：
はい



試験用サンプルでは、60％以上の精度で、より多くの木を得ることができました。

それは貿易を見つけるのすべての同じ時間、停止し、終了は、論理的である絡み合っていることが判明 - 貿易はすでに長い場合、停止は、おそらく彼らが大きいという事実から、ノックアウトされていない...

添付するモデル？

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