Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2477
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
Вероятно, такие библиотеки есть, но мне не попадались.
Понятно... просто в Р-ке навалом всего для МО , аж глаза разбегаються, а питон позиционируеться как язык для МО, а в нем нету ничего кроме 2-3 расркученых библ.
Как то не понятно((
Думаю нужно уточнять что, при решении задач классификации нейросетями.
Леса и бустинги не требуют балансировки.
Возможно.
Понятно... просто в Р-ке навалом всего для МО , аж глаза разбегаються, а питон позиционируеться как язык для МО, а в нем нету ничего кроме 2-3 расркученых библ.
Как то не понятно((
С R не знаком, занимаюсь MO факультативно и по Данингу-Крюгеру я только в начале пути в ущелье отчаяния
А разве нету стандартных библ. в питоне для этого?
Кому интересно, прикладываю скрипт для балансировки классов при решении задачи классификации.
Балансировка основана на ресемплинге исходной выборки при помощи модели гауссовых смесей. Советую юзать, так как в местных датасетах редко метки классов сбалансированны.
Сэкономит много времени и нервов.
начале пути в ущелье отчаяния
Тут больше эффект от стандартизации, чем балансировки, по моему. Плюс сэмплинг из распределений помогает от переобучения
Я правильно понял, чем больше семплов, тем признаки ближе к стандартизированным?
Я правильно понял, чем больше семплов, тем признаки ближе к стандартизированным?
Сложно сказать какой объём выборки оптимальный, наверное, зависит от кол-ва компонентов гауссовских смесей. Слишком большая выборка, при зашумленном датасете, приводит к генерации сильно похожих семплов, то есть вероятность возникновения часто повторяющихся примеров увеличивается, т.к. используются гауссианы для оценки плотности и генерации. Поэтому скорее нет, чем да.
Спасибо. Вероятно я не корректно задал вопрос, я имел в виду, возможно ли такое, что большее количество сгенерированых семплов даст более стандартизированную выборку.
Спасибо. Вероятно я не корректно задал вопрос, я имел в виду, возможно ли такое, что большее количество сгенерированых семплов даст более стандартизированную выборку.