記事"機械学習モデルの評価と変数の選択"についてのディスカッション - ページ 3

[Vladimir]

Vladimir Perervenko:

まず、クラシフィケーションの定義が幼稚園児レベルで説明される。そして、不確実性が発生することが語られ（！）、いつものように「金のあるアパートの鍵はどこにあるのか」で終わる。

もっと理論的なトレーニングが必要だ。勉強して、勉強して、また勉強して．勉強して、勉強して、また勉強して．

そしてもっと控えめに。

PS。Freelanceにあなたの提案を入れてください。実際の製品を手に入れろ。

フラット・キーについて聞いたのは初めてではない。モデルの詳細、データの正規化、その選択には興味はない。私は予測結果に興味がある。そして、2000年から今日までの過去の歴史に関する予測である。 だから、私たちは皆、字が読めないのだろう。要するに、理論は続く。他の本や記事を読み直し、自分で書いた。せめて実際のマーケットで自分の手法でトレードしてみてから記事を書け。いいだろう、アカデミックな理論家たちよ。ここで宣伝してやったら、新しい記事の洪水で支店が溺れ始めたぞ。

[Sergey]

この件に関する記事をもういくつか紹介しよう：

http://robotwealth.com/machine-learning-financial-prediction-david-aronson/

http://robotwealth.com/machine-learning-for-financial-prediction-experimentation-with-david-aronsons-latest-work-part-2/

もしかしたら、誰かが役に立つかもしれない。

[madpower2000]

アンドリュー・ウン - ロシア語転写では、より正しいアンドリュー・ウンだろう ;)

まず第一に、ユニークな一連の記事を書いてくれた著者に心から感謝する！

第二に、一般人にとって、事前の訓練なしにこれらの資料を読むことは暗い森であり、私は彼の認識能力の事象の地平線を超えているとさえ言うだろう。従って、計量経済学と 線形代数のコースも勧めたい。

そうして初めて、ウラジミールが記事で書いていることの理解が得られるだろう。

もう一度、BRAVO！

[mg64ve]

親愛なるウラジミール、素敵な記事をありがとう。

あなたの記事はすべて読んでいますが、とても興味深いです。

この記事に関しては、なぜpreProcessを使ってデータを分割するのか、またどのようにデータを分割するのか、まだよく理解できていません。

私の実験では、この関数は データを異なる順序に分割します。

質問は、predict関数の結果を得た後、どのようにして元の順序に戻すことができるかということです。

どうやらこの結果は異なる順序になっているようです。

コメントありがとうございました。

ありがとうございました。

[Vladimir Perervenko]

mg64ve:

親愛なるウラジミール、素敵な記事をありがとう。

あなたの記事はすべて読んでいますが、とても興味深いです。

この記事に関しては、なぜpreProcessを使ってデータを分割するのか、またどのようにデータを分割するのかがまだよく理解できません。

私の実験では、この関数はデータを異なる順序に分割します。

質問は、predict関数の結果を得た後、どのように元の順序に戻すことができるかということです。

どうやらこの結果は違う順番になっているようです。

コメントありがとうございました。

ありがとうございました。

こんにちは、

あなたはおそらく 誤解しています。 関数 holdout()の 分割が 行われました。 その後、 関数 preProcess（）は、トレーニング セット 内の 正規化の パラメータで 定義されています。そして、 コード 。

よろしくお願いします。

ウラジミール

> idx <- rminer::holdout(y = data.f$Class)
> prep <- caret::preProcess(x = data.f[idx$tr, -ncol(data.f)],
+             method = c("spatialSign"))
> x.train <- predict(prep, data.f[idx$tr, -ncol(data.f)])
> x.test <- predict(prep, data.f[idx$ts, -ncol(data.f)])
> y.train <- data.f[idx$tr, ncol(data.f)]
> y.test <- data.f[idx$ts, ncol(data.f)]

[JunCheng Li]

ベスト <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX. chv, atr, ar)".

[JunCheng Li]

正しいコードは

>ライブラリ(Hmisc)

>ベスト <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

ADX. "は "ADX, "であるべき？

[Vladimir Perervenko]

JunCheng Li:

正しいコードは

>ライブラリ(Hmisc)

>ベスト <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

"ADX. "は "ADX, "のはずだが？

Да, это опечатка в статье.

[Zhi Long Yang]

記事の著者に感謝します。まだ始めたばかりですが、問題があります。RandomUniformForests "パッケージと"RoughSets "パッケージはロードされますが、 nearZeroVar()関数とfindLinearCombos()関数が正しく呼び出されません。RandomUniformForests "パッケージと "RoughSets "パッケージはロードされますが、nearZeroVar()関数とfindLinearCombos()関数が正しく呼び出されません。

[JulInParis]

こんにちは、ブラド、

あなたの例をステップ・バイ・ステップで再実行しています。

入力データ セクションで、In(p=16)関数は 価格オブジェクトを扱います。R-フォーマットやクラス（zoo、xts、dataframe）は何ですか？これらの情報がなければ、x <- In(p = 16) ... コマンドを実行することはできません。

よろしくお願いします。

Julien