Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3645

[[Удален]]

mytarmailS #:
Что значит - разная длинна признаков?

Когда меняется со временем кол-во признаков, кол-во столбцов. Так понятней :)

[[Удален]]

mytarmailS #:
Почему это? Даже бусты умеют не только нейронки

Ну попробуй экстраполировать нейросеткой ряд натуральных чисел ) бусты ещё хуже умеют.

[[Удален]]

Ivan Butko #:

Может быть имеется ввиду то, что если преобучить за 20 лет, то первые 10 лет имеют тот же самый сет. Получается, что вторые 10 лет - это экстраполяция, если сет найден каким-то способом, не включающем в себя второй период (про переобучение - как пример рабочести сета на большом периоде). 

Ты наиболее близко подошёл, но это называется интерполяцией. НС хорошо интерполируют и скверно экстраполируют. Функция интерполируется. 

[Aleksei Kuznetsov]

mytarmailS #:
Почему это? Даже бусты умеют не только нейронки

Дику я давал ссылку на простой учебный код дерева. Если бы он потратил 20 минут на его изучение, не писал бы тут 4 дня свои фантазии о экстраполяции в МО.
Ну он сюда явно потролить пришел...
Но оказывается и завсегдатаи ветки кода не видели.

Объясняю совсем по простому. Был тут пример обучения леса таблице умножения от 1 до 9. На его примере:

Если обучали максимально до 9*9, то соответствующий лист будет всегда отвечать 81. И при запросах 10*9 и 9*10 и 11*20 и даже 1000*2000 всегда ответ будет 81. Нет листьев с ответами 90,100,220, 2000000.
Какая экстраполяция? Ответы будут только от 1 до 81.

[[Удален]]

Forester #:

Дику я давал ссылку на простой учебный код дерева. Если бы он потратил 20 минут на его изучение, не писал бы тут 4 дня свои фантазии о экстраполяции в МО.
Ну он сюда явно потролить пришел...
Но оказывается и завсегдатаи ветки кода не видели.

Объясняю совсем по простому. Был тут пример обучения леса таблице умножения от 1 до 9. На его примере:

Если обучали максимально до 9*9, то соответствующий лист будет всегда отвечать 81. И при запросах 10*9 и 9*10 и 11*20 и даже 1000*2000 всегда ответ будет 81. Нет листьев с ответами 90,100,220, 2000000.
Какая экстраполяция? Ответы будут только от 1 до 81.

+

[[Удален]]

На примере таблицы целочисленной умножения от 1 до 9 - вы аппроксимируете ф-ю нейросетью и она начинает решать примеры с дробными значениями, потому что все они находятся внутри функции. Например 1.2 * 2.4. Но если начнёте умножать на 10, 20, то ничего не получится.

[Evgeniy Chernish]

Мне кажется люди путают способность НС к обобщению и экстраполяцию. Экстраполяция предполагает выход за границы обучающего множества и как следствие или плохие результаты или вообще отсутствие результатов (зависит от типа НС) . Обобщение предполагает хорошую работу сети на новых данных, но которые не выходят за границы обучающего множества. 

Поэтому сети аппроксимируют данные на обучающей выборке и интерполируют на новых данных не выходящих за пределы обучающего датасета.

[[Удален]]

Evgeniy Chernish #:
Мне кажется люди путают способность НС к обобщению и экстраполяцию. Экстраполяция предполагает выход за границы обучающего множества и как следствие или плохие результаты или вообще отсутствие результатов (зависит от типа НС) . Обобщение предполагает хорошую работу сети на новых данных, но которые не выходят за границы обучающего множества. 

Поэтому сети аппроксимируют данные на обучающей выборке и интерполируют на новых данных не выходящих за пределы обучающего датасета.

Exactly 

[[Удален]]

Соответственно сама по себе идея экстраполяции функций НС бессмысленна. 

[Ivan Butko]

Evgeniy Chernish #:
Мне кажется люди путают способность НС к обобщению и экстраполяцию. Экстраполяция предполагает выход за границы обучающего множества и как следствие или плохие результаты или вообще отсутствие результатов (зависит от типа НС) . Обобщение предполагает хорошую работу сети на новых данных, но которые не выходят за границы обучающего множества. 

Поэтому сети аппроксимируют данные на обучающей выборке и интерполируют на новых данных не выходящих за пределы обучающего датасета.

Maxim Dmitrievsky #:
Exactly 

Maxim Dmitrievsky #:
Соответственно сама по себе идея экстраполяции функций НС бессмысленна. 

Погодите, а как тогда обучить НС калькулятору?