Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1323
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
Мастер класс по CatBoost - там по ссылкам можно скачать код по видео для работы в питоне
Чисто технический вопрос. Допустим, имеем 3 предиктора - х1, х2, х3. Мы знаем также, что х1-х2, х1-х3, х2-х3 тоже являются предикторами. Насколько я знаком с деревьями, эти дополнительные предикторы тоже надо подавать в модель.
Но дело обстоит несколько хуже, предикторами являются некие а11*х1-b2*x2, a12*x1-a3*x2, и т.д. Коэффициенты я, разумеется не знаю. Возможны и более сложные комбинации предикторов, эти приведенны только для примера.
НС с такими вещами (линейными комбинациями предикторов) справляется и мне изощряться не надо, и подаем на входы только х1, х2 и х3, не заморачиваясь.
С деревьями в таких случаях что делать? Что-то внятное по этому поводу не нашел. Или деревья сами справятся?
Теоретически дерево может описать функцию, но это получиться участок с коэффициентами (x), при изменении которых, но сохранении самой функции, дерево уже не будет так эффективно, ведь оно запоминает поле события константами. Это мои мысли, может я ошибаюсь. Для таких задач лучше использовать НС и давать дереву какой то уже готовый ответ функции, который не будет менять логику интерпретации в зависимости от изменения аргументов функции. Поэтому дереву предпочтительней давать ограниченный набор аргументов.
Как раз изменение в этих x и будет приводить к потребности переобучать модель.
В общем, если аргументы функции в известном диапазоне, который представлен выборкой для обучения, то дерево должно справится с задачей. Но это задача регрессии, а не классификации.Теоретически дерево может описать функцию, но это получиться участок с коэффициентами (x), при изменении которых, но сохранении самой функции, дерево уже не будет так эффективно, ведь оно запоминает поле события константами. Это мои мысли, может я ошибаюсь. Для таких задач лучше использовать НС и давать дереву какой то уже готовый ответ функции, который не будет менять логику интерпретации в зависимости от изменения аргументов функции. Поэтому дереву предпочтительней давать ограниченный набор аргументов.
Как раз изменение в этих x и будет приводить к потребности переобучать модель.
С НС я работаю, с ними понятно. В деревьях привлекает то, что они генерируют логику, типа if...then.... , что, в общем, и надо - на выходе д.б решение -да/нет. Но, похоже, что даже с подобной логикой деревья уже не справятся, даже если мы подадим им все это на вход.
С НС я работаю, с ними понятно. В деревьях привлекает то, что они генерируют логику, типа if...then.... , что, в общем, и надо - на выходе д.б решение -да/нет. Но, похоже, что уже с подобной логикой деревья уже не справятся, даже если мы подадим им все это на вход.
Надо подать и посмотреть - сделайте выборки, и проверим.
Надо подать и посмотреть - сделайте выборки, и проверим.
Не, неудачный пример. С таким справятся.)
Не, неудачный пример. С таким справятся.)
Справится конечно, просто у НС за счет нейронов получаются именно формулы, а у деревьев получается только интерпретация результатов вычисления. Думаю, если нарисовать примитив, который сложно описать функцией, ну к примеру домик из детского рисунка, то НС будет очень долго копошится, в то время как дерево быстро определит координаты этого объекта и просто их превратит в вектора. Но если изменить масштаб, то дерево уже не сможет определить этот домик, а вот НС по идеи должна определить.
Мастер класс по CatBoost - там по ссылкам можно скачать код по видео для работы в питоне
хороший, хорошо разжевано
хороший, хорошо разжевано
Да, там базовые настройки хорошо даны, особенно если на питоне сразу запускать. Но мне вот этого уже маловато.
Да, там базовые настройки хорошо даны, особенно если на питоне сразу запускать. Но мне вот этого уже маловато.
щоу шипилявых правда, Анна Вероника лучше рассказывает, заодно пританцовывает еще
щоу шипилявых правда, Анна Вероника лучше рассказывает, заодно пританцовывает еще
Не знаю, я на это внимание не обращаю, смотрю в ускоренном режиме обычно.
В любом случае, есть вопросы, которые требуют ответа от создателей, а как их задавать я не знаю, в плане где их задавать.