따라서 점수가 2 미만인 예측 변수가 너무 많으면 유용한 예측 변수를 나와 다른 방식으로 구별할 수 없습니다. 이것을 어떻게 해석해야 할지 모르겠습니다. 예측 변수는 대상 변수뿐만 아니라 그들 사이에도 영향을 미친다는 사실을 잊지 말자. 매우 자주 제거할 예측 변수 목록뿐만 아니라 제거 순서도 중요합니다.
예측 변수는 일반적으로 상호 의존적입니다.
당신은 시뮬레이션된 어닐링과 같은 확률론적 방법을 사용하고 있다고 생각합니다. 나도 이것을 사용한다. 나는 또한 목표 변수에 대한 예측 변수 세트(1개 이상)의 관련성을 아주 지능적으로 계산하고 거기에서 탐욕적 선택 방법과 확률적 선택 방법을 모두 대체할 수 있는 프로그램이 있습니다. 탐욕스러운 사람이 더 잘 작동하는 곳, 확률적인 곳이 있습니다.
하지만! 결정 포리스트(또는 GBM)를 사용하고 훈련된 모델에서 변수의 중요성을 도출하면 그 중 일부는 단순히 거의 사용되지 않거나 전혀 사용되지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
차원 축소가 모델의 품질을 향상시킬 수 있다는 말입니까(적합도 감소)? 이것은 의사결정 포리스트에 적용됩니까?
귀하의 의견을 묻겠습니다. 특정 통화 의 외환 시장 이 실제로 매수 및 매도 가격(사람들이 사고 파는)입니까 아니면 돈을 받기 위한 자동화된 시스템입니까? (카지노) 룰렛에서 공이 떨어지면 안 되는 곳에 어떻게 공이 떨어지는지 보았고, 1000%를 원하면 자석이 100% 확실하게 작동했습니다. 왜 그런 질문, 가격이 나 자신을 포함하여 내가 사용한 시스템이 돈을 잃고 포럼에서 판단하는 방식으로 진행되는지 설명하겠습니다. 나는 유일한 사람이 아닙니다. 즉, 모든 사람을 만듭니다.
당신은 시뮬레이션된 어닐링과 같은 확률론적 방법을 사용하고 있다고 생각합니다. 나도 이것을 사용한다. 나는 또한 목표 변수에 대한 예측 변수 집합(1개 이상)의 관련성을 매우 지능적으로 계산하고 거기에서 탐욕적 선택 방법과 확률적 선택 방법을 모두 대체할 수 있는 프로그램이 있습니다. 탐욕스러운 사람이 더 잘 작동하는 곳, 확률적인 곳이 있습니다.
하지만! 결정 포리스트(또는 GBM)를 사용하고 훈련된 모델에서 변수의 중요성을 도출하면 그 중 일부는 거의 사용되지 않거나 전혀 사용되지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
차원 축소가 모델의 품질을 향상시킬 수 있다는 말입니까(적합도 감소)? 이것은 의사결정 포리스트에 적용됩니까?
SVM, ada, 다양한 트리.
차원 축소 - 그러한 목표는 설정되지 않았습니다.
대상 변수와 관련된 예측 변수를 선택하고 이 집합에서 예측 변수 선택 알고리즘을 실행합니다. 그가 다음 창에서 무엇을 줄지는 알려지지 않았습니다. 아마도 그는 모든 예측 변수, 아마도 일부를 떠날 것입니다 ....
추신
GBM에 대해 어째서인지 에이다보다 좋은 결과를 얻지 못했는데...
PSPS
내 결과에 따르면 Caret(rfe, saf, gaf)에서 가장 효과적인 예측자 선택 알고리즘입니다. 불행히도 모든 모델에 해당되는 것은 아닙니다. 그것들을 사용한 경험이 있습니까?
Mikhail Gorenberg : 귀하의 의견을 묻겠습니다. 특정 통화 의 외환 시장 이 실제로 매수 및 매도 가격(사람들이 사고 파는)입니까 아니면 돈을 받기 위한 자동화된 시스템입니까? (카지노) 룰렛에서 공이 떨어지면 안 되는 곳에 어떻게 공이 떨어지는지 보았고, 1000%를 원하면 자석이 100% 확실하게 작동했습니다. 왜 그런 질문, 가격이 나 자신을 포함하여 내가 사용한 시스템이 돈을 잃고 포럼에서 판단하는 방식으로 진행되는지 설명하겠습니다. 나는 유일한 사람이 아닙니다. 즉, 모든 사람을 만듭니다.
Six of the world’s largest banks have been fined a total of about $4.3 billion for conspiring last year to rig foreign-exchange rates, financial regulators in the U.S., Britain and Switzerland announced on Wednesday. Reaching settlements with the regulators were Bank of America (NYSE: BAC), J.P. Morgan Chase (NYSE: JPM), Citibank (NYSE: C...
Mikhail Gorenberg : 귀하의 의견을 묻겠습니다. 특정 통화 의 외환 시장 이 실제로 매수 및 매도 가격(사람들이 사고 파는)입니까 아니면 돈을 받기 위한 자동화된 시스템입니까? (카지노) 룰렛에서 공이 떨어지지 말아야 할 곳에 어떻게 떨어지는지 보았고, 1000%를 원하면 자석이 100% 확실하게 작동했습니다. 왜 그런 질문, 가격이 나 자신을 포함하여 내가 사용한 시스템이 돈을 잃고 포럼에서 판단하는 방식으로 진행되는지 설명하겠습니다. 나는 유일한 사람이 아닙니다. 즉, 모든 사람을 만듭니다.
한 달에 수천 개의 이자를 쫓지 않고 위험을 제한하면 참가자가 많고 유동성이 높은 모든 시장에서 일할 수 있습니다. 우선, 마틴게일을 어떤 식으로든 사용하지 마십시오. :) 그리고 가격의 움직임(중기 및 장기 추세)은 6개의 매우 강력한 은행에 의해 결정되는 것이 아니라 무역 수지, 할인율, 물가 지수 등 근본적인 이유에 의해 결정됩니다.
따라서 점수가 2 미만인 예측 변수가 너무 많으면 유용한 예측 변수를 나와 다른 방식으로 구별할 수 없습니다. 이것을 어떻게 해석해야 할지 모르겠습니다. 예측 변수는 대상 변수뿐만 아니라 그들 사이에도 영향을 미친다는 사실을 잊지 말자. 매우 자주 제거할 예측 변수 목록뿐만 아니라 제거 순서도 중요합니다.
예측 변수는 일반적으로 상호 의존적입니다.
당신은 시뮬레이션된 어닐링과 같은 확률론적 방법을 사용하고 있다고 생각합니다. 나도 이것을 사용한다. 나는 또한 목표 변수에 대한 예측 변수 세트(1개 이상)의 관련성을 아주 지능적으로 계산하고 거기에서 탐욕적 선택 방법과 확률적 선택 방법을 모두 대체할 수 있는 프로그램이 있습니다. 탐욕스러운 사람이 더 잘 작동하는 곳, 확률적인 곳이 있습니다.
하지만! 결정 포리스트(또는 GBM)를 사용하고 훈련된 모델에서 변수의 중요성을 도출하면 그 중 일부는 단순히 거의 사용되지 않거나 전혀 사용되지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
차원 축소가 모델의 품질을 향상시킬 수 있다는 말입니까(적합도 감소)? 이것은 의사결정 포리스트에 적용됩니까?
당연히 분위수, 교차 검증 및 부트스트랩 측면에서 이야기하지 않습니다.
예측 변수는 일반적으로 상호 의존적입니다.
당신은 시뮬레이션된 어닐링과 같은 확률론적 방법을 사용하고 있다고 생각합니다. 나도 이것을 사용한다. 나는 또한 목표 변수에 대한 예측 변수 집합(1개 이상)의 관련성을 매우 지능적으로 계산하고 거기에서 탐욕적 선택 방법과 확률적 선택 방법을 모두 대체할 수 있는 프로그램이 있습니다. 탐욕스러운 사람이 더 잘 작동하는 곳, 확률적인 곳이 있습니다.
하지만! 결정 포리스트(또는 GBM)를 사용하고 훈련된 모델에서 변수의 중요성을 도출하면 그 중 일부는 거의 사용되지 않거나 전혀 사용되지 않는다는 것을 알 수 있습니다.
차원 축소가 모델의 품질을 향상시킬 수 있다는 말입니까(적합도 감소)? 이것은 의사결정 포리스트에 적용됩니까?
SVM, ada, 다양한 트리.
차원 축소 - 그러한 목표는 설정되지 않았습니다.
대상 변수와 관련된 예측 변수를 선택하고 이 집합에서 예측 변수 선택 알고리즘을 실행합니다. 그가 다음 창에서 무엇을 줄지는 알려지지 않았습니다. 아마도 그는 모든 예측 변수, 아마도 일부를 떠날 것입니다 ....
추신
GBM에 대해 어째서인지 에이다보다 좋은 결과를 얻지 못했는데...
PSPS
내 결과에 따르면 Caret(rfe, saf, gaf)에서 가장 효과적인 예측자 선택 알고리즘입니다. 불행히도 모든 모델에 해당되는 것은 아닙니다. 그것들을 사용한 경험이 있습니까?
귀하의 의견을 묻겠습니다. 특정 통화 의 외환 시장 이 실제로 매수 및 매도 가격(사람들이 사고 파는)입니까 아니면 돈을 받기 위한 자동화된 시스템입니까? (카지노) 룰렛에서 공이 떨어지면 안 되는 곳에 어떻게 공이 떨어지는지 보았고, 1000%를 원하면 자석이 100% 확실하게 작동했습니다. 왜 그런 질문, 가격이 나 자신을 포함하여 내가 사용한 시스템이 돈을 잃고 포럼에서 판단하는 방식으로 진행되는지 설명하겠습니다. 나는 유일한 사람이 아닙니다. 즉, 모든 사람을 만듭니다.
여기 읽기: http://www.foxbusiness.com/features/2014/11/12/six-big-banks-fined-43b-in-fx-rate-rigging-scam.html
특히 이것은 다음과 같습니다. "OCC는 거래자들이 잠재적으로 고객에게 피해를 줄 수 있지만 자신과 은행에 이익이 될 수 있는 조치에 대해 논의했으며 특정 통화로 거래하지 않기로 동의했습니다."
귀하의 의견을 묻겠습니다. 특정 통화 의 외환 시장 이 실제로 매수 및 매도 가격(사람들이 사고 파는)입니까 아니면 돈을 받기 위한 자동화된 시스템입니까? (카지노) 룰렛에서 공이 떨어지지 말아야 할 곳에 어떻게 떨어지는지 보았고, 1000%를 원하면 자석이 100% 확실하게 작동했습니다. 왜 그런 질문, 가격이 나 자신을 포함하여 내가 사용한 시스템이 돈을 잃고 포럼에서 판단하는 방식으로 진행되는지 설명하겠습니다. 나는 유일한 사람이 아닙니다. 즉, 모든 사람을 만듭니다.
우선, 마틴게일을 어떤 식으로든 사용하지 마십시오. :)
그리고 가격의 움직임(중기 및 장기 추세)은 6개의 매우 강력한 은행에 의해 결정되는 것이 아니라 무역 수지, 할인율, 물가 지수 등 근본적인 이유에 의해 결정됩니다.
SVM, ada, 다양한 트리.
차원 축소 - 이러한 목표는 설정되지 않았습니다.
대상 변수와 관련된 예측 변수를 선택하고 이 집합에서 예측 변수 선택 알고리즘을 실행합니다. 다음 창에서 무엇을 줄지는 알 수 없습니다. 아마도 모든 예측 변수, 아마도 일부를 남길 것입니다 ....
추신
GBM에 대해 어째서인지 에이다보다 좋은 결과를 얻지 못했는데...
PSPS
내 결과에 따르면 Caret(rfe, saf, gaf)에서 가장 효과적인 예측자 선택 알고리즘입니다. 불행히도 모든 모델에 해당되는 것은 아닙니다. 그것들을 사용한 경험이 있습니까?
SVM, ada, 다양한 트리.
차원 축소 - 이러한 목표는 설정되지 않았습니다.
대상 변수와 관련된 예측 변수를 선택하고 이 집합에서 예측 변수 선택 알고리즘을 실행합니다. 다음 창에서 무엇을 줄지는 알 수 없습니다. 아마도 모든 예측 변수, 아마도 일부를 남길 것입니다 ....
추신
GBM에 대해 어째서인지 에이다보다 좋은 결과를 얻지 못했는데...
PSPS
내 결과에 따르면 Caret(rfe, saf, gaf)에서 가장 효과적인 예측자 선택 알고리즘입니다. 불행히도 모든 모델에 해당되는 것은 아닙니다. 그것들을 사용한 경험이 있습니까?
저는 의사결정 포리스트의 중요도 메트릭이나 정보 메트릭(상호 정보 기반)을 사용합니다. 일반적으로 결정 숲 유형의 모델에서는 예비 선택을 할 필요가 없다고 생각합니다 ......
그리고 Fomenko 등으로 조심하십시오 ... tavo and look, 그들은 당신을 임의의 숲 으로 이끌 것입니다 )))
네.
그리고 Fomenko 등으로 조심하십시오 ... tavo and look, 그들은 당신을 임의의 숲으로 이끌 것입니다)))