Добавил тему Инициализация массивов и структур class A { public : int ii[]; }; //Так правильно и удобно, но неприлично //Данные, которые принадлежат объектам, будут висеть в Добавил тему Инициализация структур с динамическими массивами Это удобно, но памяти много ест: struct Sii { int i_count; int i[...
Сделал тестер в питоне, вероятности с обучениием совпадают. Если после обучения показалоaccuracy=65%, то в тестере столько же покажет. Тестер простенький без сл/тп.
Feature importance нету такого встроенного, предлагают входы перемешивать, хотя по идее зная веса легко посчитать вклад каждого входа.
Сделал тестер в питоне, вероятности с обучениием совпадают. Если после обучения показало accuracy=65%, то в тестере столько же покажет. Тестер простенький без сл/тп.
Feature importance нету такого встроенного, предлагают входы перемешивать, хотя по идее зная веса легко посчитать вклад каждого входа.
ps давай на ты.
ну в лесах сразу это есть, удобнее работать, и проще по моему
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
а в тестере гоняли?
сравните лучшую свою сетку с бустингом или случайным лесом, поймете что большого смысла в MLP нет
единственное преимущество - время отклика получения сигнала будет меньше. Ну это доли секунды.Они смогут работать просто на приращениях? Без формирования и отбора признаков
Они смогут работать просто на приращениях? Без формирования и отбора признаков
там нормировка не нужна, в остальном признаки любые, такие же как для MLP
там нормировка не нужна, в остальном признаки любые, такие же как для MLP
рекомендую catboost, у меня есть парсер обученной на питоне модели в mql код (только для бинарной классификации)
спасибо https://www.mql5.com/ru/users/greshnik1там нормировка не нужна, в остальном признаки любые, такие же как для MLP
Я понимаю как сетка работает, есть идеи что дальше делать, а бустинг для меня темный лес
бустинг для меня темный лес
хорошо что не рандомный )
хорошо что не рандомный )
Сначала так хотел написать)
а в тестере гоняли?
Сделал тестер в питоне, вероятности с обучениием совпадают. Если после обучения показало accuracy=65%, то в тестере столько же покажет. Тестер простенький без сл/тп.
Feature importance нету такого встроенного, предлагают входы перемешивать, хотя по идее зная веса легко посчитать вклад каждого входа.
ps давай на ты.
Сделал тестер в питоне, вероятности с обучениием совпадают. Если после обучения показало accuracy=65%, то в тестере столько же покажет. Тестер простенький без сл/тп.
Feature importance нету такого встроенного, предлагают входы перемешивать, хотя по идее зная веса легко посчитать вклад каждого входа.
ps давай на ты.
ну в лесах сразу это есть, удобнее работать, и проще по моему
есть у кого то качественная история 5ти минуток лет за 5 или больше
с метака 5-го выгрузи
я докопался как сезонки вытащить, делаю новое исследование
интересно ппц )