Random forests or random decision forests[1][2] are an ensemble learning method for classification, regression and other tasks, that operate by constructing a multitude of decision trees at training time and outputting the class that is the mode of the classes (classification) or mean prediction (regression) of the individual trees. Random...
2つのタイプから選べます
1=精度の平均的な低下(mdaがそうだろう、最初の文字を合わせればいい)
2=ノード不純物の平均的な減少量
と、特別パッケージのVSURF、VarSelRF、Borutaがあります。
また、VSURF、VarSelRF、Borutaのスペシャルパッケージもあります。
どっちがいい？)
どっちがいい？)
つまり、これはランダムフォレストを 扱うRのほんの一部で、BorutaはPython用でもあるようです。
IMHOでは、バリエーションが多くても、ユーザーの手間が少ないものがベストです。 フルオートで、モデルを解析して、適したものをすべて見てくれるものがベストです)。
つまり、これはランダムな足場上で動作するRのほんの一部で、BorutaはPythonでも利用できるようです。
バリエーションは増えたが、ユーザーの手間は少なく、モデルを解析して最適なものを探すのがベストだと思う)
足場のフィーカイモータンの何かをMT5用に書き換えて手元に置こうと思っていたのですが
いまだに手をつけていない。
Pなんてどうでもいい、一生かかっても身につかないよ...。:) そして、全部を使うことはできません。手元にあるscaffoldingの何かをMT5用に書き換えようと思っていたのですが
まだ届かない。
は、Pのこんなことどうでもいい、一生かかっても身につかないよ...。しかも、全部は使えません。もし自分でやろうとするなら、古典的なBreymanのfishimportanceから始めるべきでしょう。学習セット中の先物を一つずつ並べ替えて、OOBのMSEやツリー分割のジニ指数の変化から関連性を計算します。
時系列にも使えるようになっているので、有意でない要素を必要数削除して、長さの異なるパターンを同じ次元に落とし込むことができます。もし自分で書きたいのであれば、古典的なBreymann ficcimportanceから 始めるべきです。学習セットの中の先物を一つずつ並べ替えて、OOBのMSEやツリー分割のGini指数を変化させて重要度を計算します。
アイデアとしては、時系列に適用することで、重要度の低い要素を必要数削除し、異なる範囲のパターンを同じ次元に削減することができます。そう、手始めにジニが欲しい。
と、一般的には足場の方が使いやすく、同じ最適化でも
価格が下がるより上がる方が遅いと思います。つまり、覚えるべきイメージが違ってくるのです。でも、おそらく比べてみても時間はかからないと思います。
それはFXでも同じです :) 2つの通貨があります。
相反する例もあるのではないか......むしろ少ないはずだ
それはFXでも同じです :) 2つの通貨があります。
相互に排他的な 例があるかどうか...実際、あまりないはずです
だから、それでいいんです。Nをクラス1、Mをクラス2とし、クラスが重なるようにする、イミフですが、そうあるべきでしょう。
このとき、確率はPn=n/N、Pm=m/Mとなる。確率>0.5なら、DMが単独で処理できる。私たちの経験では、重複は20～40％のレベル、つまり20～40％のトランザクションが不正になります。
だから、それでいいんです。Nをクラス1、Mをクラス2とし、クラスが重なるようにする、イミフですが、そうあるべきでしょう。
このとき、確率はPn=n/N、Pm=m/Mとなる。確率>0.5なら、DMが単独で処理できる。つまり、20〜40％の確率で間違うことになる。
まあ基本的にはそうなんですが、バターを腐らせることもないし、オーバートレーニングも少なくて済みます。そして、そのような一見小さなことにこそ、効率化の鍵があるのかもしれません。
ただし、授業はなく、退行があります。
また、初期級数の変換（アフィン変換など）や増分の加算も可能です（モンテカルロってこういうことだったんですね）。
とにかく、私はすでに自分のしていることが好きで、NSとのゴールまであと3週間です :))聖杯か 地獄のどちらかです。賭けてみてください :)))