Обсуждение статьи "Случайные леса предсказывают тренды" - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Конечно правильно было бы все рассказать по порядку о языке R, моделях машинного обучения на конкретных примерах и с реальными реализациями в связке с МКЛ. Непонятно как это организовать. Просто ветка, серия статей с обсуждениями? не уверен, что администрация заинтересованна. Подготовлю предложение. Посмотрим как отреагируют.
Более важно есть ли интерес у читающий публики к этой теме.
Здесь в основном программисты и они глубоко погружены в дебри С. Им там хорошо и уютно.
Подумаю.
Конечно правильно было бы все рассказать по порядку о языке R, моделях машинного обучения на конкретных примерах и с реальными реализациями в связке с МКЛ. Непонятно как это организовать. Просто ветка, серия статей с обсуждениями? не уверен, что администрация заинтересованна. Подготовлю предложение. Посмотрим как отреагируют.
Более важно есть ли интерес у читающий публики к этой теме.
Здесь в основном программисты и они глубоко погружены в дебри С. Им там хорошо и уютно.
Подумаю.
Да просто явочным порядком. Открываем ветку и все. На четвертом форуме у меня несколько веток по эконометрике. Просто надоело.
А база здесь есть. На форуме полно людей, работающих с нейросеткой. Материал, который бы показал, что НС не бог весть что, думаю зацепил бы эту аудиторию. Особенно если они поймут, что можно поднять профит-фактор в пару раз за счет изменения модели. И люди эти весьма подготовленные.
Если про просвещение на русском, то у меня есть два перевода по документации плюс написал книгу (390 с) по Rattle и идеологии моделей, которые в нем используются.
Да просто явочным порядком. Открываем ветку и все. На четвертом форуме у меня несколько веток по эконометрике. Просто надоело.
А база здесь есть. На форуме полно людей, работающих с нейросеткой. Материал, который бы показал, что НС не бог весть что, думаю зацепил бы эту аудиторию. Особенно если они поймут, что можно поднять профит-фактор в пару раз за счет изменения модели. И люди эти весьма подготовленные.
Если про просвещение на русском, то у меня есть два перевода по документации плюс написал книгу (390 с) по Rattle и идеологии моделей, которые в нем используются.
На выходных закончу статью, отправлю на проверку. После этого посмотрим.
Какие темы предлагаете рассмотреть? В каком порядке? Думали по этому вопросу? Если начинать, то начинать с описания языка Хотя бы беглого.
Много времени отнимает писательство. Мотивация должна быть.
Давайте вместе подумаем. Надо бы как то подтянуть людей с прошлой ветки.
Удачи
На выходных закончу статью, отправлю на проверку. После этого посмотрим.
Какие темы предлагаете рассмотреть? В каком порядке? Думали по этому вопросу? Если начинать, то начинать с описания языка Хотя бы беглого.
Много времени отнимает писательство. Мотивация должна быть.
Давайте вместе подумаем. Надо бы как то подтянуть людей с прошлой ветки.
Удачи
1. Вероятно с языка, но: взять по минимуму и по возможности только аналоги из МКЛ, чтоб люди видели - сложности отсутствуют, даже удобнее из-за интерпретатора. Например, сузить используемое понятие "объекта" до МКЛ, по возможности заменять матричные операции циклами - в общем упростить.
2. Для меня мотивация - поиск новых идей. С прошлого форума от эконмодел вынес проблему, которая возникает на последовательных выборках. Удалось повторить у себя и решить. Оказалось вопрос принципиальный. В общем нужна тусовка.
ПС. Количество форумян, которые списали интерфейс с R свыше 1000! Правда ранее все они были на четверке. Так что вопрос на каком форуме открывать.
Ошибка 0.15, это значит 85% шанс угадывания тренда! Сами леса - это же не самоцель, наша цель заработать. Что показала торговля? Есть ли график баланса?
Основная проблема предсказательных моделей - это подбор исходных данных. Rattle очень удобный инструмент для решения этой проблемы и статья направлена на это.
Я готов обсуждать исходные данные с получением оценки. Если кто-либо предоставит исходный csv-файл, то готов делать расчеты и выкладывать их результат здесь.
Все остальное выходит за рамки статьи.
А как можно ознакомится с полным набором значений независимых и зависимой переменной? Нельзя ли выложить в отдельном файле в табличной или текстовой форме?
А как можно ознакомится с полным набором значений независимых и зависимой переменной? Нельзя ли выложить в отдельном файле в табличной или текстовой форме?
Думаю так (аттач), хотя стал уже забывать статью.
А почему не попробуете сами? Прилагаемый к статье умышленно избыточен, чтобы читатель мог не только повторить расчеты в статье, но и проверить свои идеи.
Думаю так (аттач), хотя стал уже забывать статью.
А почему не попробуете сами? Прилагаемый к статье умышленно избыточен, чтобы читатель мог не только повторить расчеты в статье, но и проверить свои идеи.
Наверно, потому что я "сам попробовал" и результаты отличаются и не в лучшую сторону? Логично, правда?
Нет, необходим именно первоначальный набор всех переменных - возможно, у меня не такие независимые переменные
Наверно, потому что я "сам попробовал" и результаты отличаются и не в лучшую сторону? Логично, правда?
Нет, необходим именно первоначальный набор всех переменных - возможно, у меня не такие независимые переменные
В аттаче выше результаты, причем подчеркиваю, очень похожие на аналогичные в статье. Почему "похожие"? Во всех алгоритмах случайных лесов задействован датчик случайных чисел (это считается достоинством алгоритма), поэтому результаты могут быть похожими, но не могут различаться кардинально.
Интересно было бы посмотреть Ваш результат.
Если про оценку знАчимости переменных в алгоритме случайных лесов. Мне не удалось его использовать (хотя это не показатель - просто опыт). Имеются другие, более конструктивные алгоритмы, если следовать которым, то можно серьезно улучшить результат.
Вообще, приведенная статья - это окно в мир классификационных моделей. Просто быстро попробовать и оценить. А далее нудная и тупая работа по подбору предикторов.