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catbust tem uma regularização bastante forte, especialmente se os sinais são categóricos, eles devem ser declarados no impulso
Nenhuma melhoria foi feita através da redução da regularização L2. Então, o Lasso funciona melhor.
Talvez seja apenas uma boa amostra de exame. E você faz um ajuste a ele, selecionando o modelo com os melhores parâmetros para ele.
Agora eu sempre faço a validação cruzada (ou validação com valving-forward), não há ajuste para uma pequena seção, mas para todos os dados ao mesmo tempo, eu acho que esta é a melhor maneira de aprender.
O Doc também o aconselhou antes de desaparecer do fórum.
Primeiro de tudo, não posso ajustar o Lasso, por isso não há nenhum ajuste, é apenas a forma como os parâmetros são.
Em segundo lugar, é a mesma trama com o CatBoostom - e há 800 modelos para escolher e eu tomei praticamente as melhores opções.
Eu anexei o arquivo - tente você mesmo modelos diferentes, Lasso recomendado apenas para amostras binárias - isso é um truque.
Primeiro, eu não sei afinar o Lasso, por isso não há nenhuma afinação - os parâmetros são apenas assim.
Em segundo lugar, é o mesmo site do CatBoostom - e existem 800 modelos para escolher e eu já tomei quase as melhores opções.
Eu anexei o arquivo - tente você mesmo modelos diferentes, Lasso recomendado apenas para amostragem binária - esse é o truque.
Tente como é para a validação cruzada. Ciclo 10 vezes com diferentes parcelas desconhecidas de 1/10º dos dados totais. Será melhor estimar a seleção de catbust com alguns parâmetros ou laço com parâmetros padrão.
Tente da mesma forma. Funcionou bem no testador personalizado, há um problema na exportação do modelo, vou procurar por um erro mais tarde.
Se o MA está envolvido em treinamento, não deveria estar lá quando se aplica o modelo?
A essência do MAShka é do tipo partição - acima apenas de uma classe, e abaixo apenas da outra?
Tente como é para a validação cruzada. Ciclo 10 vezes com diferentes parcelas desconhecidas de 1/10 dos dados totais. Esta será a melhor estimativa para selecionar catbust com alguns parâmetros ou laço com parâmetros padrão.
A binarização é feita por algum método de estimação por amostragem, portanto a validação cruzada mostrará melhores resultados nas principais parcelas de amostra.
A validação cruzada não é muito relevante para amostras que estão ligadas ao tempo, mas em caso de negociação é - o mercado muda gradualmente e o modelo deve encontrar padrões estáveis no tempo, e em caso de validação cruzada o intervalo de tempo de treinamento e verificação pode ser próximo ou fraturado a partir da amostra treinada.
Neste momento, eu realmente tenho CatBoost treinado em 60% de todos os dados - 20% vai para parar o controle e os últimos 20% para avaliar o modelo.
Se estamos a falar de 10% para treino, isso é uma amostra muito pequena.A validação cruzada não é muito apropriada para amostras que estão ligadas ao tempo, mas no caso da negociação é - o mercado muda gradualmente e o modelo deve encontrar padrões estáveis ao longo do tempo, e no caso da validação cruzada o intervalo de tempo de treinamento e validação pode ser próximo ou subtraído da amostra a ser treinada.
Você está falando de algum tipo de validação cruzada padrão/ancientífica.
Primeiro, você não precisa misturar as linhas, e fazer bloqueios, pois existem 0-90 treinamento 90-100 teste, depois 10-100 treinamento, 0-10 teste, depois 20-100-10 treinamento 10-20 teste, etc.
Em segundo lugar, seguindo o conselho do Prado você tem que deixar um espaço de poda entre o trem e o teste, para manter a bandeja e as amostras de teste separadas. Exemplo de comboio adjacente a 10-100 exemplos de teste será a sua dica/pesquisador. Leia mais aqui
ou aqui está uma foto:
Neste momento o meu CatBoost está realmente treinado em 60% de todos os dados - 20% dele é controle de parada e os últimos 20% é avaliação do modelo.
Se falamos de 10% para treinamento, é muito pouco para amostragem.Finalmente, em vez da validação cruzada, você pode usar um rolamento para frente. Que não faz a secção de teste em círculo, mas apenas na frente.
O que faz o parâmetro shuffle?Normalmente se for Falso, os resultados são muito piores do que quando é Verdadeiro.
Uma foto explicando o avanço de despedida.
Qual é o parâmetro de embaralhamento responsável?Normalmente se for Falso, os resultados são muito piores do que se for Verdadeiro.
Baralha os exemplos para o teste e para o comboio, para que não sejam sequenciais.
mistura os exemplos para o triplet e o teste para que não sejam sequenciais?
aleatoriamente? Como aqui declarado? O teste numa amostra aleatória de 50%.