predict_proba p
[[0.748641230.25135877]
[0.810975950.18902405]
[0.814770420.18522958]
...
[0.833478620.16652138]
[0.842731860.15726814]
[0.846173440.15382656]]
私はそれを印刷するまで理解できませんでした - この点でコンソールバージョンに違いがあります。
そして、マークアップのロジックを残して、フリップのコードをコメントアウトした。
#//-------以前に反転させたマークを元に戻す #if pred_meta>0.5:pred_meta=0#else :pred_meta=1#if pred>0.5:pred=0#else :pred=1#//-------仕切り直しをして、残高を数える。if pred_meta==1:#Мета модель детектировала примеры как класс "1"if pred < 0.5 and Target_100<0.0:
meta_labels[i] = 1if pred < 0.5 and Target_100>0.0:
meta_labels[i] = 0if pred >= 0.5 and Target_100>0.0:
meta_labels[i] = 1
report.append(report[-1]+Target_100)
if pred >= 0.5 and Target_100<0.0:
meta_labels[i] = 0
report.append(report[-1]+Target_100)
if pred_meta==0:#Мета модель детектировала примеры как класс "0"if pred < 0.5 and Target_100<0.0:
meta_labels[i] = 1if pred < 0.5 and Target_100>0.0:
meta_labels[i] = 0if pred >= 0.5 and Target_100>0.0:
meta_labels[i] = 1if pred >= 0.5 and Target_100<0.0:
meta_labels[i] = 0
確率は0から1まで あり 、0.5以上なら「1」、そうでなければ「0」が二値分類のデフォルトだ。翻訳者の訳が変ですが：
"
"
しかし、それではどうやってクラス "1 "の確率を求めるのでしょうか？一次元の配列の中に、各クラスの確率が別々に存在するわけがない。
あなたのデータセットでは、ラベルが逆さまになっているのかもしれない。
"1 "は正しい取引／利益／良い。逆であるべきだろうか？
"1 "は正しい取引／利益／良い。そうでなければいけないのか？
ふむ、私はバイナリ分類のデフォルトで、0から1、0.5以上 - "1"、それ以外の "0 "に する ことができます そのような確率について聞いたことがない。翻訳者が奇妙に翻訳していますが：
"
"
しかし、クラス "1 "の確率はどうやって求めるのでしょうか？一次元の配列の中に、各クラスの確率が別々に存在するわけがない。
そうではなく、あなたのデータセットにおける売りと買いのことです。買いか売りか。
財務結果にはすでにマークアップがある。クローズ・カラムには取引結果を書く。つまり、トレーニングでは、買いか売りかは重要ではないのだ。
クラス0の確率が0.5未満なら、クラス1が予測される。このコードは単に確率をテスターのクラスラベルに変換しているだけです。そこでは何も問題ありません。
こだわっているようには思いたくないが、それでも3つの選択肢がある。
1.
2. あなたのコードを理解していない。
3.0.5未満の確率を "1 "と仮定するのは間違っている。
そこでは、マークアップはすでに財務結果に基づいている。クローズ欄には取引の結果を記入した。つまり、トレーニングでは売買は重要ではないのだ。
押しつけがましいことはしたくないが、それでも3つの選択肢がある。
1.評価されるのはCatBoostクラス「1」の確率だと思い込んで、ずっと間違ったやり方をしてきた。
2. あなたのコードを理解していない。
3.0.5未満の確率を「1」として分類すべきであると仮定している点で間違っています。
終値の列は終値であるべきです。
確率の合計は常に1に等しい。あるクラスの確率が0.5より小さい場合、別のクラスが予測される。
終値の欄は終値であるべきだ。
添付したコードを見てください。そちらの方がわかりやすいかもしれません。私はすべてのバーに分類を持っていません。
合計確率は常に1に等しい。いずれかのクラスの確率が0.5より小さい場合、別のクラスが予測される。
このコードでは、確率が0.4の場合、クラス "1 "が得られます。なぜですか？
添付したコードを見てください。より明確になるかもしれません。すべてのバーで分類しているわけではありません。
このコードでは、0.4の確率でクラスが「1」になります。なぜですか？
zipで圧縮したデータセットを入手できますか？
クラス1の確率が0.6だからです。
一般的に、そのアルゴリズムは、そこで行われている通りにデータを受け入れるはずです。zip圧縮されたデータセットを入手できますか？ rarは持っていません。
ダウンロードはできます。mac用のコマンドラインサポートはありますが...。
クラス1の確率は0.6だから。
私はそれを印刷するまで理解できませんでした - この点でコンソールバージョンに違いがあります。
そして、マークアップのロジックを残して、フリップのコードをコメントアウトした。
zip圧縮されたデータセットの提供は可能ですか？
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