この記事では、MQL5におけるGMDH (The Group Method of Data Handling)の多層反復アルゴリズム実装について説明します。
Group Method of Data Handling（英語）は、データ分析と予測に使われるアルゴリズムの一種です。これは、与えられたデータセットを記述するのに最適な数学モデルを見つけることを目的とした機械学習技術です。GMDHは1960年代にソ連の数学者Alexey Ivakhnenkoによって開発されました。このアルゴリズムは、経験的データに基づく複雑なシステムのモデリングに伴う課題に対処するために開発されました。GMDHアルゴリズムは、先入観や理論的仮定ではなく、観測されたデータに基づいてモデルを生成改良する、データ駆動型のモデリングアプローチを採用しています。
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この記事では、MQL5におけるGMDH (The Group Method of Data Handling)の多層反復アルゴリズム実装について説明します。
Group Method of Data Handling（英語）は、データ分析と予測に使われるアルゴリズムの一種です。これは、与えられたデータセットを記述するのに最適な数学モデルを見つけることを目的とした機械学習技術です。GMDHは1960年代にソ連の数学者Alexey Ivakhnenkoによって開発されました。このアルゴリズムは、経験的データに基づく複雑なシステムのモデリングに伴う課題に対処するために開発されました。GMDHアルゴリズムは、先入観や理論的仮定ではなく、観測されたデータに基づいてモデルを生成改良する、データ駆動型のモデリングアプローチを採用しています。
GMDHの主な利点の1つは、モデル候補を繰り返し生成評価することで、モデル構築のプロセスを自動化できることです。最もパフォーマンスの高いモデルを選択し、データからのフィードバックに基づいて改良します。この自動化により、モデルの構築における手作業や専門知識の必要性が軽減されます。
GMDHの背後にある重要な考え方は、変数を反復的に選択し組み合わせることによって、複雑さと精度を増す一連のモデルを構築することです。このアルゴリズムは、単純なモデル（通常は線形モデル）の集合から始まり、変数や項を追加することで徐々に複雑さを増していきます。各ステップにおいて、アルゴリズムはモデルの性能を評価し、最も性能の良いものを選択し、次の反復の基礎とします。このプロセスは、満足のいくモデルが得られる、または停止基準が満たされるまで続けられます。
作者: Francis Dube