단위에서 합계를 뺀 것입니다. 결과가 0에 가까울수록 더 좋은 결과를 가져온다는 것입니다..... 즉, 지금까지의 결과는 그다지 좋지 않습니다. 0.75는 75이지만 무엇과 비교할지에 따라 ..... 가능한 최악의 점수는 1(100%)이 될 것입니다.
모든 모듈이 100의 오류 점수 ... 또한 공정하고 반대편에 있습니다. 저것들. 0.1점은 0.01점보다 10배나 나쁩니다. 10점은 1점보다 10배 더 나쁘다.
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논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
로만 :
모듈 오류에 대한 제곱합을 구하고 루트를 취하는 것이 더 나을 것입니다. 따라서 모듈 오류의 일반적인 추정치를 얻습니다. 값이 0에 가까울수록 좋습니다. 이 같은.
점수는 Mod5가 가장 작은 오차를 가지고 있음을 보여줍니다.
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 작업은 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다 .
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
다른 작업을 얻는 것, 먼저 하나를 작성한 다음 이것이 아님을 씁니다.)) 오류 최소화 추정은 적절한 모델을 결정하는 데 사용됩니다. 그리고 모델에 사용할 매개변수는 무엇이며 알고리즘과 해당 매개변수를 어떻게 알 수 있습니까? 그것들을 찾는 방법은 만들어진 모델과 일치해야 합니다.
다른 작업을 얻는 것, 먼저 하나를 작성한 다음 이것이 아님을 씁니다.)) 오류 최소화 추정은 적절한 모델을 결정하는 데 사용됩니다. 그리고 모델에 사용할 매개변수는 무엇이며 알고리즘과 해당 매개변수를 어떻게 알 수 있습니까? 그것들을 찾는 방법은 만들어진 모델과 일치해야 합니다.
제대로 표현하지 못했다면 죄송합니다 :)
나는 "결과" 아래에 표의 세 줄, 세 개의 결과를 의미했습니다. 결과는 15개 모듈 모두에 대한 오답의 백분율입니다.
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 나를위한 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 포스팅에서 마지막 하나인 하나의 매개변수만 변경했을 때의 결과를 표로 드렸습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
세르게이 타볼린 :
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 나를위한 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 포스팅에서 마지막 하나인 하나의 매개변수만 변경했을 때의 결과를 표로 드렸습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
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그것은 무오성에 관한 것이 아니다
예를 들어 0.2와 0.0000001의 두 가지 오류 응답이 있습니다. 단순히 곱하면 좋은 추정치가 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 0.00000002(특히 추정치 중 하나가 단순히 0이면 문제가 시작됨) - 이러한 0의 수를 시각적으로 추정하는 것은 그리 편리하지 않습니다. 따라서 최상의 결과를 1....로 만들어 반영하는 것이 더 쉽습니다. 그러면 우리는 단지 1-0.2 + 1 -0.00000001임을 알 수 있습니다. 0.8 및 0.99999999 ... 이 값을 곱하면 총 품질이 0.8이 됩니다. 두 추정치가 모두 0.8이면 답은 0.64가 됩니다. ... 이 옵션이 가장 간단합니다.
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
나는 당신을 오랫동안 지켜봐 왔습니다. 흥미로운 사람. 존경합니다.
어떤 맥락에서든 과거 데이터는 현재 상황과 관련해서 만 사용할 수 있습니다. 그것은 중요하다. 과거 데이터는 아무리 좋아도 부정적입니다. 나는 무엇을 향해 기대고 있습니까? 시장 가격은 특정 궤도를 따라 날아가는 발사체가 아닙니다.
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
거기에서 이러한 정답을 곱하고 합계를 다시 100%에서 뺍니다... 즉, 역 번역이 있었고 그에 관한 것입니다.
Alexandr Andreev :
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단위에서 합계를 뺀 것입니다. 결과가 0에 가까울수록 더 좋은 결과를 가져온다는 것입니다..... 즉, 지금까지의 결과는 그다지 좋지 않습니다. 0.75는 75이지만 무엇과 비교할지에 따라 ..... 가능한 최악의 점수는 1(100%)이 될 것입니다.
모든 모듈이 100의 오류 점수 ... 또한 공정하고 반대편에 있습니다. 저것들. 0.1점은 0.01점보다 10배나 나쁩니다. 10점은 1점보다 10배 더 나쁘다.
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논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
모듈 오류에 대한 제곱합을 구하고 루트를 취하는 것이 더 나을 것입니다.
따라서 모듈 오류의 일반적인 추정치를 얻습니다.
값이 0에 가까울수록 좋습니다.
이 같은.
점수는 Mod5가 가장 작은 오차를 가지고 있음을 보여줍니다.
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
실질적인 조언을 구합니다.
세르게이 타볼린 , 2020.06.06 17:18
실제로 문제는 결과를 올바르게 평가하는 방법 입니다.
각 모듈의 오류는 백분율로 표시됩니다. 0%가 이상적인 결과입니다.
각 모듈의 오류가 최소화 되고 확산도 최소화되기를 바랍니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
실질적인 조언을 구합니다.
세르게이 타볼린 , 2020.06.07 08:00
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 작업은 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다 .
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
오류 최소화 추정은 적절한 모델을 결정하는 데 사용됩니다.
그리고 모델에 사용할 매개변수는 무엇이며 알고리즘과 해당 매개변수를 어떻게 알 수 있습니까?
그것들을 찾는 방법은 만들어진 모델과 일치해야 합니다.
최대값을 찾고 평균을 계산하고 평균에 따라 최대값을 수정해야 합니다. 그런 다음 최소 최대값을 선택합니다. 우리는 최대값을 수정하기 위한 공식을 찾아야 합니다. 거기에 계수가 있어야 합니다. 그리고 투기적으로 선택하는 계수의 값.
예, 그것은 순전히 바보입니다. 최대값에 평균과 계수를 곱하십시오. 계수를 변경하여 어떤 옵션이 가장 좋은지 확인하십시오. 이것이 계수를 선택하는 방법입니다.
오류 최소화 추정은 적절한 모델을 결정하는 데 사용됩니다.
그리고 모델에 사용할 매개변수는 무엇이며 알고리즘과 해당 매개변수를 어떻게 알 수 있습니까?
그것들을 찾는 방법은 만들어진 모델과 일치해야 합니다.
제대로 표현하지 못했다면 죄송합니다 :)
나는 "결과" 아래에 표의 세 줄, 세 개의 결과를 의미했습니다. 결과는 15개 모듈 모두에 대한 오답의 백분율입니다.
또 다른 옵션입니다. 주제에서 벗어나지만 방법이기도 합니다. 백분율을 보지 말고 등급 유형을 계산하십시오. 각 열에는 1에서 3(또는 1,1, 2 등)의 정수가 표시됩니다. 그런 다음 평균 등급을 계산합니다.
또 다른 옵션입니다. 두 단계로 선택하십시오. 가장 좋은 평균으로 여러 개를 선택하고 그 중에서 가장 좋은 최대값으로 하나를 선택합니다. 또는 그 반대의 경우 - 최고의 최대값으로 여러 개를 선택하고 최상의 평균값으로 그 중 하나를 선택하십시오.
제대로 표현하지 못했다면 죄송합니다 :)
나는 "결과"에서 테이블의 세 줄, 세 개의 결과를 의미했습니다. 결과는 15개 모듈 모두에 대한 오답의 백분율입니다.
즉, 모듈이 아니라 레이어로?
재구성 매트릭스 ModN[3][15]
;))
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 나를위한 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 포스팅에서 마지막 하나인 하나의 매개변수만 변경했을 때의 결과를 표로 드렸습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 나를위한 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 포스팅에서 마지막 하나인 하나의 매개변수만 변경했을 때의 결과를 표로 드렸습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
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그것은 무오성에 관한 것이 아니다
예를 들어 0.2와 0.0000001의 두 가지 오류 응답이 있습니다. 단순히 곱하면 좋은 추정치가 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 0.00000002(특히 추정치 중 하나가 단순히 0이면 문제가 시작됨) - 이러한 0의 수를 시각적으로 추정하는 것은 그리 편리하지 않습니다. 따라서 최상의 결과를 1....로 만들어 반영하는 것이 더 쉽습니다. 그러면 우리는 단지 1-0.2 + 1 -0.00000001임을 알 수 있습니다. 0.8 및 0.99999999 ... 이 값을 곱하면 총 품질이 0.8이 됩니다. 두 추정치가 모두 0.8이면 답은 0.64가 됩니다. ... 이 옵션이 가장 간단합니다.
하고 결과를 보는 것이 더 쉽습니다
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
고마워, 하지만 그게 아니야. 나는 스스로 기준을 도입했습니다. 30 이상의 오류율을 나타내는 모듈은 단순히 작업에서 제외됩니다.
그리고 임무는 어떤 모듈이 가장 적은 수의 오류를 제공하는지, 그리고 어떤 매개변수를 사용하여 모든 모듈이 보다 "매끄러운" 결과를 제공하는지 알아내는 것이 아닙니다.
첫 번째 게시물에서 마지막 매개변수 하나만 변경했을 때의 결과를 표로 제공했습니다. 그리고 다른 변경된 매개변수로 스크립트를 실행하면 플레이트가 훨씬 더 커집니다. 한 눈에 모든 값을 다룰 수는 없으며 평균 오류는 나에게 많은 것을 말하지 않는 것 같습니다 ...
나는 당신을 오랫동안 지켜봐 왔습니다. 흥미로운 사람. 존경합니다.
어떤 맥락에서든 과거 데이터는 현재 상황과 관련해서 만 사용할 수 있습니다. 그것은 중요하다. 과거 데이터는 아무리 좋아도 부정적입니다. 나는 무엇을 향해 기대고 있습니까? 시장 가격은 특정 궤도를 따라 날아가는 발사체가 아닙니다.
논리를 전혀 이해하지 못했습니다.... 모듈이 훈련되지 않은 데이터에 대해 4.43%의 오류를 생성했다면, 100 - 4.43 = 95.57%는 오류가 없는 답변의 비율입니다. 이 비율이 95.01%보다 더 나쁜 것으로 간주되어야 하는 이유는 무엇입니까? 나에게 닿지 않는 것은 무엇입니까?
거기에서 이러한 정답을 곱하고 합계를 다시 100%에서 뺍니다... 즉, 역 번역이 있었고 그에 관한 것입니다.