tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro pode ser baixado muito mais, mas o algoritmo é lento como o inferno
tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro pode ser muito menor, mas o algoritmo é lento como o inferno
tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro poderia ser diminuído muito mais, mas o algoritmo é lento como o inferno
Em resumo, por que o agrupamento de séries cronológicas é feito no contexto do treinamento de RF?
Alexey Burnakov: Em resumo, por que o agrupamento de séries cronológicas é feito no contexto do treinamento de RF?
Se quiseres ser breve, eu respondo com uma fotografia...
temos duas filas do mesmo comprimento com o mesmo padrão dentro, mas um padrão não é bem idêntico ao outro, então a essência do algoritmo DTW é que no agrupamento ele vai entender que é o mesmo padrão, mas RF não vai
Se quiseres ser breve, eu respondo com uma fotografia...
temos duas filas do mesmo comprimento com o mesmo padrão dentro, mas um padrão não é exatamente o mesmo índice que o outro, então o ponto do algoritmo DTW é que no agrupamento ele vai entender que este é o mesmo padrão, mas RF não vai
O algoritmo DTW não é tão universal, ele apenas compara duas séries temporais por valores absolutos, ou seja, você precisa de pré-normalização de deslocamento e escala ao longo do eixo vertical, e muito depende da implementação específica. Por exemplo, aqui https://www.mql5.com/ru/code/10755 toma 2 pedaços de comprimento fixo para comparação e não leva em conta que um deles pode ser mais longo, o outro mais curto, e a quantidade de cálculo pode ser grandemente reduzida, etc. Podemos falar de agrupamento por parâmetros específicos DTW - não apenas o "grau de semelhança" de dois fragmentos pode ser calculado, mas também a relação de escalas horizontais.
brevemente se alguém estiver interessado....
tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro pode ser baixado muito mais, mas o algoritmo é lento como o inferno
brevemente se alguém estiver interessado....
tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro pode ser muito menor, mas o algoritmo é lento como o inferno
Preço do insumo... Preditores sobre a entrada...
Circo puxado por cavalos!
O preço de entrada... Preditores à porta...
Circo puxado por cavalos!
Vadim, se tens algo substantivo a dizer, diz...
E se estás apenas a deitar fora uma linha do quinto ano, é melhor ficares calado...
pelo menos por respeito àqueles que o vão ler mais tarde...
Vadim, se tens algo substantivo a dizer, diz...
Mas se só queres fazer um comentário do quinto ano, é melhor ficares calado...
pelo menos por respeito àqueles que o vão ler mais tarde...
Predictor, sabes o que é?
Porquê pôr um preço na rede?
1) Você sabe o que é um preditor?
2) Por que você daria um preço para uma rede?
1) Bem, sim, os dados sobre os quais a rede aprende
2) O que é mais objetivo do que o preço? Então porque não?
brevemente se alguém estiver interessado....
tentou usar o algoritmo DTW em clustering, com dados elementares simples só para mim...
Peguei um preço e treinei RF em suas seções de janela deslizante, depois peguei novamente o mesmo preço e as mesmas seções de janela deslizante e agrupei o algoritmo DTW e depois treinei RF
erro no treinamento e no reconhecimento de novos dados com o algoritmo DTW foi 2-4% menor
se você adicionar um grande número de preditores então eu acho que o erro poderia ser diminuído muito mais, mas o algoritmo é lento como o inferno
Em resumo, por que o agrupamento de séries cronológicas é feito no contexto do treinamento de RF?
Se quiseres ser breve, eu respondo com uma fotografia...
temos duas filas do mesmo comprimento com o mesmo padrão dentro, mas um padrão não é bem idêntico ao outro, então a essência do algoritmo DTW é que no agrupamento ele vai entender que é o mesmo padrão, mas RF não vai
É tudo muito rude, é claro.
1) bem, sim, os dados sobre os quais a rede aprende
2) e o que é mais objetivo do que o preço? então porque não?
Sucesso. :)
Se quiseres ser breve, eu respondo com uma fotografia...
temos duas filas do mesmo comprimento com o mesmo padrão dentro, mas um padrão não é exatamente o mesmo índice que o outro, então o ponto do algoritmo DTW é que no agrupamento ele vai entender que este é o mesmo padrão, mas RF não vai