This is the R Interface to Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX is an open ecosystem that empowers AI developers to choose the right tools as their project evolves. ONNX provides an open source format for AI models, both deep learning and traditional ML. It defines an extensible computation graph model, as well as definitions of built-in...
R Interface to ONNX - Open Neural Network Exchange . ONNX provides an open source format for machine learning models. It defines an extensible computation graph model, as well as definitions of built-in operators and standard data types.
これは狂人宗派からの関門である
MQL5を含む自作モデルからの障壁でもある。
ツリーから（たとえば条件if{ if{...}else{...}）else{ if{...}else{...}）ONNXへのコンバーターがあれば、参加するかもしれない。else{...}）ONNXに参加するかもしれない。ということで、コンバーター付きのスタンダードモデルのみですが、考えてもいいのでは......。賞品も悪くないし、キャットバスタで何か作ろうかな。
そして、MQL5を含む自作モデルのバリアからも。
ツリーから（例えば、条件if{ if{...}else{...}）else{ if{...}else{...}）ONNXへのコンバータがあれば、参加するかも。else{...}）ONNXに参加するかもしれない。ということで、コンバーター付きのスタンダードモデルのみですが、考えてもいいのでは......。賞品も悪くないし、キャットバスタで何か作ろうかな。
キャットバスタは、入出力を正しく設定するのがポイントです。
2023.09.12 02:02:47.903 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: invalid parameter size, expected 8 bytes instead of 4, inspect code 'ExpertsONNX bot.mq5' (51:44).
確率を取得しようとすると
2023.09.12 02:28:16.996 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: output parameter has unsuppotred type 'ONNX_TYPE_SEQUENCE', inspect code 'ExpertsONNX bot.mq5' (52:48)
修正方法はまだわからない。
boostドキュメントより
確率
キーの値は、サンプルがマップキーで定義されたクラスに属する確率を反映します。
可能な型: 形状 [N_examples] のテンソル、および以下の型のいずれか：
まだ修正されて いないのかもしれない。
あるいは、ONNX自身でタイプを変換する必要があるのかもしれない。
Pythonでやる必要はありません。多くの人はMatlabやWolframに慣れています。開発用のグラフィカルな環境を備えた無料の（あるいは高価でない）製品は他にありますか？
詐欺師はルールで禁止される。
目標は明確に記載されている - 取引のためのMLモデルの開発を刺激し、モデルなどを装って陳腐なスキャルパーを注ぐために、古い方法でお金を稼ぐ機会を与えることはありません。
。
ルールはまだありません。
主なルールは、モデルがONNXに変換されなければならないということです。
Pythonでやる必要はありません。多くの人はMatlabやWolframに慣れています。開発用のグラフィカルな環境を備えた無料の（あるいは高価でない）製品は他にありますか？
SciKitLearnは非常に大きなパッケージで、多くのモデルがあります。
ーXGBoost - PythonやーRもーもーもーもー SciKitLearn - 一般的にー多くのー非常にーパッケージでーモデル数がー数がー非常にーモデルがー。ーパッケージのー
Rの パッケージが ここにあるかどうかはわかりません。
I see that people try to work with python through R, for example,here.
ーある環境でーある環境でーある環境でー環境でーある環境においてーでーあるモデルをーでーでーある環境ーでーでーでーある環境ーーでーでーでーある 環境ーーでーある環境ーーでーある環境ーー（ーある環境ーーある環境
Rで パッケージが 見つかるかどうかはわからない。
このパッケージではonnxモデルの作成と実行はできません。reticulate経由でpythonに接続して実行することはできるようですが、pythonでしか作成できないようです。
正直なところ、このパッケージの意味が（このパッケージのサイトの チュートリアルを見ても）よくわからない。IMHOは、Rのonnxの状況は、pythonの人たちが笑う大きな理由です)