記事「MQL5における段階的特徴量選択」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.03.28 13:16 新しい記事「MQL5における段階的特徴量選択」はパブリッシュされました: この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。 この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。 従来の段階的特徴量選択は、機械学習タスクにおいて、候補となる特徴量の大きなプールから最適な変数のサブセットを選択する手法です。このプロセスは、各特徴量を個別に評価し、最も有望な変数を最終モデルに含めることから始まります。その後、追加の候補は、すでに選択された候補と組み合わせてその貢献度がテストされ、予測または分類のパフォーマンスの目標レベルが達成されるまで続けられます。 しかし、従来の段階的特徴量選択には、過剰適合のリスクや特徴量間の相互作用を適切に捉えるのが難しいといった課題があります。次に、これらの問題に対処するために設計された、MQL5に実装され、さまざまな教師あり学習方法との柔軟な統合を提供する強化されたアルゴリズムを紹介します。 この改良されたアプローチは、Timothy Mastersによって開発され、彼の著書「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で詳述されています。最後に、このアルゴリズムを使用してサンプルの回帰タスクにおける最適な特徴量選択をおこない、その有効性を実際の応用例を通じて示します。 作者: Francis Dube 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
新しい記事「MQL5における段階的特徴量選択」はパブリッシュされました:
この記事では、MQL5で実装された段階的特徴量選択の修正バージョンを紹介します。このアプローチは、Timothy Masters著の「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で概説されている手法に基づいています。
従来の段階的特徴量選択は、機械学習タスクにおいて、候補となる特徴量の大きなプールから最適な変数のサブセットを選択する手法です。このプロセスは、各特徴量を個別に評価し、最も有望な変数を最終モデルに含めることから始まります。その後、追加の候補は、すでに選択された候補と組み合わせてその貢献度がテストされ、予測または分類のパフォーマンスの目標レベルが達成されるまで続けられます。
しかし、従来の段階的特徴量選択には、過剰適合のリスクや特徴量間の相互作用を適切に捉えるのが難しいといった課題があります。次に、これらの問題に対処するために設計された、MQL5に実装され、さまざまな教師あり学習方法との柔軟な統合を提供する強化されたアルゴリズムを紹介します。
この改良されたアプローチは、Timothy Mastersによって開発され、彼の著書「Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C」で詳述されています。最後に、このアルゴリズムを使用してサンプルの回帰タスクにおける最適な特徴量選択をおこない、その有効性を実際の応用例を通じて示します。
作者: Francis Dube