Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3620

Новый комментарий
Maxim Dmitrievsky #:
Скорее всего, в датасете закодированы котировки примерно 2000 акций. Он же фин рынками занимается. То есть участие в конкурсе может иметь интересные последствия в плане классификации временных рядов, некий опыт.

Особенно для организаторов. Они смогут потом использовать модели, т.к. знают как создать этот датасет. А участники - нет.

Forester #:

Особенно для организаторов. Они смогут потом использовать модели, т.к. знают как создать этот датасет. А участники - нет.

В этом и есть суть конкурса, голова!
[Удален]
Forester #:

Особенно для организаторов. Они смогут потом использовать модели, т.к. знают как создать этот датасет. А участники - нет.

Поэтому и выразил неудовлетворение призовым фондом :) ибо хорошая модель может быть использована для получения ещё бОльших благ.

Какой-нибудь вонючий блогер зарабатывает столько с выпуска пары роликов.
[Удален]
Evgeni Gavrilovi #:

Это очень трудно

Там проблема с метками 1, 3, 4, 6, 8. Если по списку их обозначений.

Each node K (with the exclusion of X and Y) can be in one of these 8 categories:

  1. Confounder: K→X, K→Y, X→Y

  2. Collider : X→K, Y→K, X→Y

  3. Mediator: X→K, K→Y, X→Y

  4. Independent: X→Y (no links to X or Y)

  5. Cause of X: K→X→Y

  6. Consequence of X: X→K, X→Y

  7. Cause of Y: K→Y, X→Y

  8. Consequence of Y: X→Y→K

Если по номеру в датасете, нужно вычесть единицу из всех, потому что в датасете нумерация начинается с нуля.

Если посмотреть на баланс классов, то их еще и очень мало по сравнению с оставшимися. Соответственно, метрика "balanced accuracy", по которой оценивается результат в конкурсе, дает низкий скор.


Так, подсказочка, если еще не сдались :)

Они вносят основную путаницу при обучении.

Maxim Dmitrievsky #:

Так, подсказочка, если еще не сдались :)

Они вносят основную путаницу при обучении.

Интересно. Конечно не сдался, экспериментирую с гиперпараметрами в катбусте

[Удален]
Evgeni Gavrilovi #:

Интересно. Конечно не сдался, экспериментирую с гиперпараметрами в катбусте

Чтобы считал корректно метрику, для совпадения с конкурсной:

model = CatBoostClassifier(iterations=1000,
                               custom_loss=['MultiClass'],
                               eval_metric='Accuracy',
                               auto_class_weights='Balanced',
                               verbose=True,
                               use_best_model=True,
                               task_type='CPU')
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test, y_test),
              early_stopping_rounds=50, plot=False)
Maxim Dmitrievsky #:

Чтобы считал корректно метрику, для совпадения с конкурсной:

Мне думается, что в этом конкурсе первое место займет человек за пределами топ-10 

Такое иногда бывает на kaggle, к примеру тут на приватном датасете лидер был аж на 2089 месте в публичном рейтинге! 

https://www.kaggle.com/competitions/icr-identify-age-related-conditions/leaderboard

[Удален]
Evgeni Gavrilovi #:

Мне думается, что в этом конкурсе первое место займет человек за пределами топ-10 

Такое иногда бывает на kaggle, к примеру тут на приватном датасете лидер был аж на 2089 месте в публичном рейтинге! 

https://www.kaggle.com/competitions/icr-identify-age-related-conditions/leaderboard

Ну, получить высокий скор выше 0.5 в этом конкурсе вероятно настолько же, насколько создать прибыльную тс на приращениях с единичным лагом :)

[Удален]
Относительно новый метод в козуле - анализ совпадений. Пока еще подробно не изучал, на будущее.
[Удален]

Хопфилду и Хинтону дали нобелевку по физике на волне хайпа :)

"Крестный отец искусственного интеллекта" тоже про какую-то безопасность говорит. Опять страшилки? :)


1...361336143615361636173618361936203621362236233624362536263627...3745
Новый комментарий