Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2114
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
можно по разному попробовать, чисто позырить
вот хороший ноутбук https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
можно копировать и проверять
Так это оригинал той статьи, что я смотрел на русском.
это копипизд, ссылку на оригинал я дал
А толку - все равно нет инфы - выдернутый код.
А толку - все равно нет инфы - выдернутый код.
все там отлично написано. У меня нет имбалансных классов, но я их искусственно делал, просто позырить
все там отлично написано. У меня нет имбалансных классов, но я их искусственно делал, просто позырить
Оказалось, что у метода "Tomek links" просто не уравнивается выборка - он уменьшил число нулевых строк с 4005 до 3402, поэтому я и думал, что не работает.
Оказалось, что у метода "Tomek links" просто не уравнивается выборка - он уменьшил число нулевых строк с 4005 до 3402, поэтому я и думал, что не работает.Угу. Сначала надо делать оверсемплинг потом томика
Оверсемплинг пока ничего не дает, а вот "томик" улучшил малость результат - значит в данных что т есть, надо главное правильно копать.
Гистограмма моделей с разными настройками квантования на exam выборке.
Оверсемплинг пока ничего не дает, а вот "томик" улучшил малость результат - значит в данных что т есть, надо главное правильно копать.
Гистограмма моделей с разными настройками квантования на exam выборке.
он делает лучше границу между классами. Так же и данные надо готовить - чтобы разделение на классы было четким, примеры не пересекались
и я даже знаю как сделать.. типа шибко умный, но пока не делалон делает лучше границу между классами. Так же и данные надо готовить - чтобы разделение на классы было четким, примеры не пересекались
и я даже знаю как сделать.. типа шибко умный, но пока не делалИнтересно, как? В нашей области обычно классы можно описать как равномерно перемешанные.
он делает лучше границу между классами. Так же и данные надо готовить - чтобы разделение на классы было четким, примеры не пересекались
и я даже знаю как сделать.. типа шибко умный, но пока не делалДобавить кластеризацию в семплинг меток. Кластеризовать по тем же признакам, потом семплить с учетом кластеров. Классы будут разнесены, но что будет на новых данных непонятно. Должно улучшить, по идее
Так я эту идею тут осветил на этой неделе :)
Только я предлагаю уменьшать число мажоритарный класс.
Так я эту идею тут осветил на этой неделе :)
Только я предлагаю уменьшать число мажоритарный класс.