트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1697

 
슬프게도, 큰사슴은 눈에 띄지 않게 그리고 돌아보지도 않고 기어올랐습니다. 나는 수도원에 갈거야 :-(
 
알렉세이 비아즈미킨 :

아름다운. 그러나 나는 예측자의 범위를 분할하는 그리드를 보는 데 관심이 있습니다. 그런 다음 정렬됩니다.

분명히 그냥 그리드

국경 수

숫자 기능에 대한 분할 수입니다.

기본값은 처리 장치 유형 및 기타 매개변수에 따라 다릅니다.

  • CPU : 254
  • PairLogitPairwiseYetiRankPairwise 모드의 GPU : 32
  • 다른 모든 모드의 GPU : 128
척도에서 균일 하거나 예의 수(백분위수)
 
마이클 마르쿠카이테스 :
R에 vtreat를 사용하지 않는 이유가 궁금하십니까? 여전히 목표와 관련된 입력 데이터의 레벨을 표시하고 목표에 중요한 예측을 선택합니다. 분류 외에도 예측 옵션도 있습니다. 솔직히 말해서, 나는 그것 없이는 무엇을 할 수 있을지 모르겠습니다. . . . .

이 도구로 예측변수를 선택 하는 방법을 몰라서 사용하지 않습니다.

이 원리를 아십니까?

 
도서관 :
분명히 그냥 그리드
척도에서 균일하거나 예의 수(백분위수)

그렇다면 상황이 좋지 않습니다. 이것으로 충분하지 않습니다.

비교 실험이 완료될 때까지 데이터 준비에서 오류를 발견하고 다시 8개의 샘플을 훈련에 넣어야 했습니다.

나는 이번 주 말까지 결과가 나올 것이라고 생각하는데, 나는 여기에 게시할 것입니다.

그리고 각 단계에서 결과(다른 메트릭)를 제어하면서 이러한 예측자(앞서 설명한 방법에 따라)에 따라 조건부 리프의 "정렬"을 직접 수행할 것입니다.

전체 시장을 하나의 모델로 설명하는 것은 불가능할 것이므로 안정적인 패턴을 찾아 TS로 결합할 것이며 "공간"의 일부가 무기한으로 남아있을 것이라고 부끄럽지 않습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

이 도구로 예측변수를 선택하는 방법을 몰라서 사용하지 않습니다.

이 원리를 아십니까?

글쎄요, Doc의 말을 믿고 분류를 위해 제대로 이해했다면 타겟의 결과에 따라 입력변수에 레벨이 형성되는지 여부를 결정합니다. 내가 볼 때. 모든 항목에 대해 대상 중요 입력은 여러 레벨이 있을 수 있는 인접 레벨에 속하는 경향이 있습니다. 즉, 대상에 100개의 1이 있을 때 1이 나타날 때 중요한 입력은 이미 과거 데이터의 이웃의 일부 영역에 빠지는 경향이 있습니다. 대상 중요 입력에는 100개, 중요 입력에는 30개의 데이터 인접 영역이 있지만 대상 중요 입력에 하나가 나타날 때마다 반드시 인접 영역 중 하나에 올 것입니다. 그리고 유닛이 등장할 때 더 많이 얻을수록 더 중요합니다. 사실, 일반 세트와 관련하여 비교가 있습니다. 즉, 이 패키지 작업의 결과는 다른 영역보다 해당 영역에 더 자주 오는 변수의 선택이 될 것입니다. 제가 엉뚱하게 설명했다면 죄송합니다. 나는 술을 마신다. 아침에 정신을 차릴 틈도 없이 큰사슴이 나를 안고 안아준 것 같아요 :-)
 
반대쪽에 추가하겠습니다. Writ은 대상이 입력에서 레벨을 생성하는지 여부를 계산합니다. 그리고 이러한 수준이 더 많고 더 구체적인 데이터에서는 이러한 데이터가 더 강력합니다. 일반적으로 R에 대한 스크립트를 레이아웃할 수 있습니다. 그는 Doc의 이름입니다. 제가 직접 씻었습니다. 나에게 편리한 형식으로 결과를 얻으려면. RESHETOV의 옵티마이저 형식 UUUUAHHAHAHAHAHA .... 거기에서 이미 완료할 수 있습니다. 올릴지 말지 꼭 말해주세요....
 
마이클 마르쿠카이테스 :
글쎄요, Doc의 말을 믿고 분류를 위해 제대로 이해했다면 타겟의 결과에 따라 입력변수에 레벨이 형성되는지 여부를 결정합니다. 내가 볼 때. 모든 항목에 대해 대상 중요 입력은 여러 레벨이 있을 수 있는 인접 레벨에 속하는 경향이 있습니다. 즉, 대상에 100개의 1이 있을 때 1이 나타날 때 중요한 입력은 이미 과거 데이터의 이웃의 일부 영역에 빠지는 경향이 있습니다. 대상 중요 입력에는 100개, 중요 입력에는 30개의 데이터 인접 영역이 있지만 대상 중요 입력에 하나가 나타날 때마다 반드시 인접 영역 중 하나에 올 것입니다. 그리고 유닛이 등장할 때 더 많이 얻을수록 더 중요합니다. 사실, 일반 세트와 관련하여 비교가 있습니다. 즉, 이 패키지 작업의 결과는 다른 영역보다 해당 영역에 더 자주 오는 변수의 선택이 될 것입니다. 제가 엉뚱하게 설명했다면 죄송합니다. 나는 술을 마신다. 아침에 정신을 차릴 틈도 없이 큰사슴이 나를 안고 안아준 것 같아요 :-)

예, "이미 과거 데이터 이웃의 일부 지역으로 들어가려고 한다"라는 표현은 명확하지 않습니다.

통통하게 할 필요는 없습니다. 단순히 시장에 취하게 될 것입니다.

이 수정은 기한이 지났습니다. ZZ 빔을 M15 의 Donchian 채널 (가격 채널)로 너무 오랫동안 끌어온 기억이 없습니다. 어제부터 구매를 시작했습니다. 네, 그리고 어제 루블의 강세에도 불구하고 RGBI 지수는 어떻게든 조정되기 시작했습니다. 중앙 은행은 다음 경매에 모든 채권을 배치하지 않았습니다.

 
마이클 마르쿠카이테스 :
반대쪽에 추가하겠습니다. Writ은 대상이 입력에서 레벨을 생성하는지 여부를 계산합니다. 그리고 이러한 수준이 더 많고 더 구체적인 데이터에서는 이러한 데이터가 더 강력합니다. 일반적으로 R에 대한 스크립트를 레이아웃할 수 있습니다. 그는 Doc의 이름입니다. 제가 직접 씻었습니다. 나에게 편리한 형식으로 결과를 얻으려면. RESHETOV의 옵티마이저 형식 UUUUAHHAHAHAHAHA .... 거기에서 이미 완료할 수 있습니다. 올릴지 말지 꼭 말해주세요....

퍼뜨려라.

Doc은 유전학에 대한 의사 결정 트리를 구축하여 예측 변수를 선택 하는 다른 방법을 찾고 있었습니다. 그가 떠나기 전에 함께 테스트했습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

예, "이미 과거 데이터의 이웃의 일부 영역에 들어가려고 한다"라는 표현은 명확하지 않습니다 .

통통하게 할 필요는 없습니다. 단순히 시장에 취하게 될 것입니다.

이 수정은 기한이 지났습니다. ZZ 빔을 M15의 Donchian 채널(가격 채널)로 너무 오랫동안 끌어온 기억이 없습니다. 어제부터 구매를 시작했습니다. 네, 그리고 어제 루블의 강세에도 불구하고 RGBI 지수는 어떻게든 조정되기 시작했습니다. 중앙 은행은 다음 경매에 모든 채권을 배치하지 않았습니다.

이것은 단위가 나타날 때 입력 변수가 어떤 값(예: 100) 근처에서 문지르게 됨을 의미합니다. 단위가 출력에 나타나고 입력이 이미 100 주위를 맴돌고 있으므로 입력 변수가 오는 이력에 수준이 형성되기 시작합니다. 피처 1이 타겟에 가장 자주 나타날 때와 더 자주 레벨에 도달하는 피처가 더 시원합니다. 결국 우리의 목표는 미래를 내다보는 것입니다. 그리고 OOS의 작업에서 입력이 100에 도달하면 다음 신호에서만 배울 단일성을 확실히 기대해야 합니다. 이 같은....
 
마이클 마르쿠카이테스 :
... 무리하게 설명했다면 죄송합니다. 나는 술을 마신다. 아침에 정신을 차릴 틈도 없이 큰사슴이 나를 안고 안아준 것 같아요 :-)
글쎄 ... 나는 이미 당신의 게시물에서 MO의 본질을 탐구하기 시작했으며 여기에 그러한 인식이 있습니다 ...)))

흥미롭게도 술 취한 사람의 관점에서 MO를 이해하고 세계 최초의 술 취한 NS를 만들지 않을까요?))))
사유: