Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1695

 
Кеша Рутов:

Да, это разумный путь, синица в руке, так сказать, нафиг журавлей, хлопотно)) Но ИМХО проще на работу устроиться, чем совсем мелких простачков обирать, продавая им бутафорские "лопаты", мы то с вами же знаем, что реальные лопаты никто продавать не стал бы))

Но я не осуждаю, в принципе я даже уважаю мошенничество, но крупное, не мелочевку.

Кеша, впечатлился твоим ответом про тренд и флет и до сих пор выкинуть из головы не мог.

И наконец то нашел ответ.

Как думаешь - почему (? подчеркиваю это слово) существует тренд и флет и как инициировать появление либо одного, либо второго?

Судя по твоему посту и намерениям, не в курсе ты...
 

Ребята, вы меня конечно извините, но я оказывается такой тупой. Случился форс мажор с обновлением Rstudio и его пакетами что после обновления скрипт начал выдавать лютую ошибку которую я побороть не могу. А всё из за того что изначально криво было написано, поэтому произошёл естественный отбор. :-( Ну и я такой думаю, раз настало время дайка тряхну стариной, поковыряюсь с матрицами, векторами и иже с ними да пирведу скрипт в порядок чтоб он мне сразу сохранял обучающий фал и не приходилось бы скакать между экселями. Как грится на ловца и зверь. В итоге читаю документацию, забиваю конкретный пример из учебника, только со своими параметрами и постоянно сыпятся ошибки. Ни одного примера так и не смог применить на своих данных. Посему, если Вы обладаете ссылкой на хорошие учебники, а именно развёрнутые справочники комманд. Чтоб вот справочник был, но для чайника, не держите в себе. Делитесь!!!!!!

Элементарную матрицу из векторов создать не могу, не потому что не понимаю в основе, а потому что то то ему не нравится то это. Постоянно ошибки сыпятся..... Печаль :-(

И ведь главное ругаться начал на одну из переменных видилите она не того типа. Вот сцуко раньше она того типа была, а тут вдруг стала не того. Хотя в R используется автоматическое преобразование данных. Вот что тут скажешь :-(

 
Mihail Marchukajtes:

 Вот что тут скажешь :-(

ламер ))

 
Aleksey Vyazmikin:

Я изучал CatBoost, поэтому буду говорить про него.

Глубина дерева рекомендована 4-6 сплита. Такую глубину и пробую в целом.

Деление предиктора происходит тремя разными алгоритмами на выбор. Создается так называемая сетка.

Результаты разделения и самому интересно вытащить и увидеть. А что АлгЛиб делит на равные части предикторы при построении дерева для леса?

Вот нашел чем можно посмотреть на питоне деревья https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/visualize_decision_trees_tutorial.ipynb
Но у меня какой то сбой с графическим построением, видимо модуль graphviz устарел.

Можно посмотреть JSON https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/model_export_as_json_tutorial.ipynb
Получается такое для симметричного дерева глубиной 2
  "splits": [
    {
      "border": 4.550000190734863,
      "float_feature_index": 12,
      "split_index": 15,
      "split_type": "FloatFeature"
    },
    {
      "border": 2.423949956893921,
      "float_feature_index": 7,
      "split_index": 7,
      "split_type": "FloatFeature"
    }


catboost/tutorials
catboost/tutorials
  • catboost
  • github.com
CatBoost tutorials repository. Contribute to catboost/tutorials development by creating an account on GitHub.
 
mytarmailS:

ламер ))

Да я бы даже сказал ЛОШЁК, не побоясь этого слова. Но ни тот лох кто в конечном счёте достигает своей цели, когда никакие средства не важны. Да я убил день на это, однако сделал так чтоб R выгружал окончательный файл для оптимизатора. Раньше приходилось через эксель данные перетаскивать, теперь нет. ЭЭЭЭХХХХХ ЗАЖИВУ!!!!!!
 
elibrarius:

Вот нашел чем можно посмотреть на питоне деревья

Красиво. Но мне интересно посмотреть сетку разбиения диапазонов предиктора, которые в дальнейшем перебираются.

 
Aleksey Vyazmikin:

Красиво. Но мне интересно посмотреть сетку разбиения диапазонов предиктора, которые в дальнейшем перебираются.

Удивительно, а почему Вы не пользуетесь vtreat-ом для R? Он как раз таки выявляет уровни во входных данных по отношению к целевой и тем самым отбирает те предикты которые для целевой значимы. Помимо классификации там есть вариант и для прогнозирования. Если честно да же и не знаю что бы я без него делал....
 

Очередная злоба дня, для тех кто ждёт 2000 по РТС-у :-)


 
Mihail Marchukajtes:

если ты уже до Р-ки добрался, то может начнешь в ней и модели тренировать?? тогда и не надо будет никаких екселей и прочих костылей!! Он ведь мля для этого и создан)

 
mytarmailS:

если ты уже до Р-ки добрался, то может начнешь в ней и модели тренировать?? тогда и не надо будет никаких екселей и прочих костылей!!

ВООТ, а теперь мы подобрались к самому интересному. Вы думаете оптимизатор Решетова просто так стал хорошим оптимизатором тупо используя в основе систему опорных векторов. А вот и нет. Дело в том что там реализован набор алгоритмов в окружении нейросетки. Это и создание инварианта, и хитрое деление обучающей выборки и т.д. И я как то уже предлагал попробовать перенести логику работы JPrediction в тот же R, но поддержку эта идея не получила поэтому как то так все и осталось. С моими познаниями, если я вчера весь день создавать сборную матрицу определённого размера в которую нужно было занести значения из другой таблице на основании данных третьей. Я только data.frame делал часов шесть и только в конце увидел что он формируется по столбам в отличии от списка который формируется по строкам. Подсказать ведь не кому. А где, кстати Док? Что то давно его не видать.....
Причина обращения: