Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3177
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
А не достаточно ли было бы просто перемешать столбец с целевой?
Хвостатость и др. параметры ряда останутся те же. Мне кажется это - плюс.
Тоже неплохо. Наверно, лучше даже оба метода попробовать. Если в признаках много выбросов (тяжёлые хвосты), то результаты могут отличаться, что может дать дополнительную информацию.
Проблема сектантов в страхе перед проверкой своих религиозных догматов.
Паттернов всегда много - вопрос в правильном выборе.
По крайней мере, я попытался.
Можно подробней - я не понял.
Заведомо бессмысленную задачу можно получить просто перемешав метки случайным образом (или случайно сгенерировать их с вероятностями, равными частоте классов).
Идея всё та же - получить большую выборку из результатов большого числа заведомо бессмысленных задач для сравнения с результатом реальной задачи. Если реальный результат не находится в хвосте этой выборки, то метод, скорее, так себе.
По крайней мере, я попытался.
Вы понимаете, для чего в CatBoost есть возможность использования разных методов квантования показателей предикторов?
Считаете, что просто программисты оставили такую возможность для тех, у кого мало оперативной памяти?
Или всё же разработчики понимают, что от этих таблиц напрямую зависит результат обучения?
А в конце то концов - возьмите сами и по перебирайти настройки таблицы и посмотрите на изменчивость результата.
Потом задумаетесь, почему так происходит, и, может, начнёте и меня лучше понимать.
А всякие высказывания в стиле проповедника\пророка\юродивого - не информативны. Трактуются мной, как желание покрасоваться своей персоной.
Заведомо бессмысленную задачу можно получить просто перемешав метки случайным образом (или случайно сгенерировать их с вероятностями, равными частоте классов).
Идея всё та же - получить большую выборку из результатов большого числа заведомо бессмысленных задач для сравнения с результатом реальной задачи. Если реальный результат не находится в хвосте этой выборки, то метод, скорее, так себе.
Возможно лучше "перемешивать", что бы сохранить пропорцию нулей и единиц.
Вы понимаете, для чего в CatBoost есть возможность использования разных методов квантования показателей предикторов?
Считаете, что просто программисты оставили такую возможность для тех, у кого мало оперативной памяти?
Или всё же разработчики понимают, что от этих таблиц напрямую зависит результат обучения?
А в конце то концов - возьмите сами и по перебирайти настройки таблицы и посмотрите на изменчивость результата.
Потом задумаетесь, почему так происходит, и, может, начнёте и меня лучше понимать.
А всякие высказывания в стиле проповедника\пророка\юродивого - не информативны. Трактуются мной, как желание покрасоваться своей персоной.
Предлагается спросить разработчиков в их телеге
Не стоит. Вдруг они ответят неправильно)
Не стоит. Вдруг они ответят неправильно)
Предлагается спросить разработчиков в их телеге, ибо неведомо мне что они творят
Спросите, раз не понимаете.
Более того, некоторые бустинги делают квантование предиктора после каждого сплита, квантуя остаток.
Ну и не только я использую это, участники конкурсов так же иногда упоминают работу в этом направлении.
В общем, насильно кормить больше не буду.
Спросите, раз не понимаете.
Более того, некоторые бустинги делают квантование предиктора после каждого сплита, квантуя остаток.
Ну и не только я использую это, участники конкурсов так же иногда упоминают работу в этом направлении.
В общем, насильно кормить больше не буду.
а зачем мне спрашивать, если перевод из флотов в инты нужен, в основном, для ускорения на очень больших данных
плюшкой может идти небольшая калибровка модели в лучшую или худшую сторону, как повезет
просто ответят они вам то же самое, поэтому, наверное, боитесь спросить, потому что это обесценит все ваши многолетние труды :)
это копошение в нижнем белье алгоритма