Обсуждение статьи "Методы повторной выборки для оценки прогнозирования и классификации в MQL5"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Методы повторной выборки для оценки прогнозирования и классификации в MQL5:

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

Эффективность моделей машинного обучения обычно оценивают в рамках двух отдельных этапов: обучение на одном наборе данных и тестирование на другом. Однако в ситуациях, когда комплектование нескольких наборов данных может оказаться нецелесообразным из-за ограниченных ресурсов или ограничений материально-технического характера, необходимо применять альтернативные подходы.

Один из таких методов предполагает использование различных способов повторной выборки для оценки эффективности моделей прогнозирования или классификации. Было показано, что такой подход дает надежные результаты, несмотря на его потенциальные недостатки. В этой статье рассмотрим новую методологию оценки качества модели, которая использует один и тот же набор данных и для обучения, и для проверки. Основной причиной применения таких методов является ограниченная доступность данных для целей тестирования.

В связи с этим практическим специалистам приходится применять усложненные алгоритмы повторной выборки для получения показателей эффективности, сопоставимых с показателями, которые генерируются с помощью более простых подходов. Эти методы требуют значительных вычислительных ресурсов и могут усложнить процессы разработки моделей. Несмотря на этот компромисс, использование стратегий оценки на основе повторной выборки может быть ценным в определенных условиях, где выгоды перевешивают затраты.

Автор: Francis Dube