Удивительно, какие похожие модели получилось обучить, при весьма существенной рандомизации внутри алгоритма
козул стал еще интереснее
Learn 0 model
R2: 0.9609434010382693
Learn 1 model
R2: 0.9619192065934826
Learn 2 model
R2: 0.9533013034947937
Learn 3 model
R2: 0.96256861996626
Learn 4 model
R2: 0.9087029748259404
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.
Тема.
Спасибо, потом ознакомлюсь, когда появится свободная неделя ))
Через эксель поставил нулевой спред, проверил на кастомном. Да, льет. Буду свой тойстер улучшать.
Нет, спред все равно есть. Откуда он его берет?
Нет, спред все равно есть. Откуда он его берет?
Может с тиков, если вместе с ними копировали историю
Может с тиков, если вместе с ними копировали историю
А если удалять из выборки приращения, которые не покрывают заданный спред.
Или какие-нибудь другие методы фильтрации.
У меня это бессмысленно. Я как то скидывал тебе свою идею
Удивительно, какие похожие модели получилось обучить, при весьма существенной рандомизации внутри алгоритма
козул стал еще интереснее
У меня это бессмысленно. Я как то скидывал тебе свою идею
Не запомнил, наверное
Удивительно, какие похожие модели получилось обучить, при весьма существенной рандомизации внутри алгоритма
козул стал еще интереснее
По стандарту обучают на трейн выборке, тюнят на валидационной выборке и тестируют на тестовой выборке одну модель.
Правильно ли я понимаю то что ты делаешь в своем козуле это :
тренируешь несколько моделей на разных частях тест выборки и они должны все пройти тест выборку.
Все, или есть еще детали?
По стандарту обучают на трейн выборке, тюнят на валидационной выборке и тестируют на тестовой выборке одну модель.
Правильно ли я понимаю то что ты делаешь в своем козуле это :
тренируешь несколько моделей на разных частях тест выборки и они должны все пройти тест выборку.
Все, или есть еще детали?