Mais uma vez, a função de adequação é um método de estimativa de modelo. A robustez do modelo dependerá de qual função de adequação é escolhida para a estimativa de robustez.
A robustez também pode ser vista como uma estimativa do modelo. A robustez é a avaliação do modelo quanto à sua capacidade de desempenho em novos dados, ou seja, é a função de adequação a ser maximizada.
Não acho que esses conceitos sejam muito complexos e difíceis de compreender, mas é ainda mais surpreendente a quantidade de conceitos errôneos que existem sobre esse assunto.
As avaliações, a função de adequação, podem ser classificadas em níveis, com cada nível controlando métricas separadas. Mas, por alguma razão, muitas pessoas percebem a função de adequação como algo resumido, "no topo".
Mais uma vez, a função de adequação é um método de estimativa de modelo. A robustez do modelo dependerá de qual função de adequação é escolhida para a estimativa de robustez.
A robustez também pode ser vista como uma estimativa do modelo. A robustez é a avaliação do modelo quanto à sua capacidade de trabalhar com novos dados, ou seja, é a função de adequação a ser maximizada.
Não acho que esses conceitos sejam muito complexos e difíceis de compreender, mas é ainda mais surpreendente a quantidade de conceitos errôneos que existem sobre esse tópico.
As avaliações, a função de adequação, podem ser classificadas em níveis, com cada nível controlando métricas separadas. Mas, por alguma razão, muitas pessoas percebem a função de adequação como algo resumido, "no topo".
Você se incomoda com o fato de que, em resposta ao meu código de um exemplo de função de adequação - e há centenas deles -, você tenha um monte de palavras novamente?
Além disso, ninguém fica confuso com o fato de o algoritmo de otimização top 3 ou até top 1 do mundo, geralmente reconhecido e bem conhecido, como o PSO, estar no final da classificação, e alguns sem nome dos quais ninguém nunca ouviu falar, como lobos cinzentos, ervas daninhas etc. Ele tem os líderes))).
Não considero essa avaliação como uma avaliação porque não está claro por quem ela foi escrita, apenas algoritmos copiados no mql e ajustados a algumas funções. E, na realidade, as formas das superfícies a serem otimizadas são muito diversas e podem haver nuances.
mytarmailS #: Além disso, ninguém se confunde com um algoritmo de otimização top 3 ou até top 1 do mundo, geralmente reconhecido e bem conhecido, como o PSO, que ele tem no final da classificação, e alguns nomes conhecidos dos quais ninguém ouviu falar, como lobos cinzentos, ervas daninhas etc. Ele tem líderes)).
Ninguém fez essa pergunta? Você deveria.
E você? Seus padrões habituais são quebrados quando você olha para os testes?
Faça algo semelhante você mesmo, escreva um código em MQL5 dos algoritmos mais famosos, descreva e diga como seu código funciona e, em seguida, publique os resultados dos testes, para que qualquer pessoa possa reproduzi-los.
Em seguida, falaremos sobre as perguntas que qualquer pessoa deve fazer e por quê.
Por enquanto, você é apenas uma conversa fiada sem fundamento.
Maxim Dmitrievsky #: Não considero essa classificação como uma classificação porque não está claro por quem ela foi escrita, apenas algoritmos copiados no mql e ajustados a algumas funções. E, na realidade, as formas das superfícies que estão sendo otimizadas são muito variadas e pode haver nuances.
Ou os algoritmos foram implementados incorretamente ou o experimento foi realizado incorretamente ou ambos.
Mais uma vez, a função de adequação é um método de estimativa de modelo. A robustez do modelo dependerá de qual função de adequação é escolhida para a estimativa de robustez.
A robustez também pode ser vista como uma estimativa do modelo. A robustez é a avaliação do modelo quanto à sua capacidade de desempenho em novos dados, ou seja, é a função de adequação a ser maximizada.
Não acho que esses conceitos sejam muito complexos e difíceis de compreender, mas é ainda mais surpreendente a quantidade de conceitos errôneos que existem sobre esse assunto.
As avaliações, a função de adequação, podem ser classificadas em níveis, com cada nível controlando métricas separadas. Mas, por alguma razão, muitas pessoas percebem a função de adequação como algo resumido, "no topo".
Termos não declarados são ruins))))))
Mais uma vez, a função de adequação é um método de estimativa de modelo. A robustez do modelo dependerá de qual função de adequação é escolhida para a estimativa de robustez.
A robustez também pode ser vista como uma estimativa do modelo. A robustez é a avaliação do modelo quanto à sua capacidade de trabalhar com novos dados, ou seja, é a função de adequação a ser maximizada.
Não acho que esses conceitos sejam muito complexos e difíceis de compreender, mas é ainda mais surpreendente a quantidade de conceitos errôneos que existem sobre esse tópico.
As avaliações, a função de adequação, podem ser classificadas em níveis, com cada nível controlando métricas separadas. Mas, por alguma razão, muitas pessoas percebem a função de adequação como algo resumido, "no topo".
Você se incomoda com o fato de que, em resposta ao meu código de um exemplo de função de adequação - e há centenas deles -, você tenha um monte de palavras novamente?
Além disso, ninguém se confunde com um algoritmo de otimização top 3 ou até top 1 do mundo, geralmente reconhecido e bem conhecido, como o PSO, que ele tem no final da classificação, e alguns nomes conhecidos dos quais ninguém ouviu falar, como lobos cinzentos, ervas daninhas etc. Ele tem líderes)).
E você? Seus padrões habituais são quebrados quando você olha para os testes?
Faça algo semelhante você mesmo, escreva um código em MQL5 dos algoritmos mais famosos, descreva e diga como seu código funciona e, em seguida, publique os resultados dos testes, para que qualquer pessoa possa reproduzi-los.
Em seguida, falaremos sobre as perguntas que qualquer pessoa deve fazer e por quê.
Por enquanto, você é apenas uma conversa fiada sem fundamento.
Não considero essa classificação como uma classificação porque não está claro por quem ela foi escrita, apenas algoritmos copiados no mql e ajustados a algumas funções. E, na realidade, as formas das superfícies que estão sendo otimizadas são muito variadas e pode haver nuances.
Ou seus algoritmos foram implementados incorretamente ou o experimento foi realizado incorretamente ou ambos