Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 114

[mytarmailS]

Dr.Tüccar :
Elle yapıyorum, sadece bir döngü içinde modeller oluşturuyorum.

Modellerin bir döngüde nasıl oluşturulduğunu kodu gösterebilir misiniz?

[Dr. Trader]

Komitenin oluşturulması ve test edilmesi:

library(randomForest)

data(iris)

totalModels <- 100

trainSample <- sample( 1 :nrow(iris), round(nrow(iris)* 2 / 3 ))
validationSample <- setdiff( 1 :nrow(iris), trainSample)

#train
modelVector <- c()
for (i in 1 :totalModels){
        modelVector[[i]] <- randomForest(x=iris[trainSample, 1 :(ncol(iris)- 1 )], y=iris[trainSample, ncol(iris)])
}

#validate
predictionMatrix <- matrix(NA, ncol=length(validationSample), nrow= 0 )
for (i in 1 :totalModels){
        prediction <- predict( object = modelVector[[i]], newdata = iris[validationSample, 1 :(ncol(iris)- 1 )])
        predictionMatrix <- rbind(predictionMatrix, prediction)
}
finalPrediction <-c()
for (i in 1 :length(validationSample)){
        finalPrediction <- c(finalPrediction, names(sort(table(predictionMatrix[,i]), decreasing=TRUE)[1]))
}
"Accuracy:"
mean(finalPrediction == as .numeric(iris[validationSample, ncol(iris)]))

Orijinal sınıfların faktör türünde olması ve matristeki sonucun faktörlere karşılık gelen sıra sayılarına dönüştürülmesi sorunu vardır. Bu nedenle, sonunda karşılaştırma as.numberic() üzerinden yapılır.

Faktörlerle her şeyin yolunda gitmesi için data.frame olarak tahminMatrisi oluşturmanız gerekiyor, ancak bundan sonra rbind işlevim uyarılar verdi, başka bir şeyi değiştirmeniz gerekiyor, orada neyin yanlış olduğunu anlamadım.

[mytarmailS]

Dr.Tüccar :

Komitenin oluşturulması ve test edilmesi:

teşekkür ederim

[Mihail Marchukajtes]

Pekala, konunun devamında, daha önce ortaya çıkan sinyalin oldukça işe yaradığı ortaya çıktı. Doğru, orada çok fazla kar yok, ancak dizi tarafından yapılan son satın alma, mavi nokta, ağ tarafından “Bilmiyorum” olarak tanındı, bu, her durumda karlı olabileceğini veya belki de olmayacağını gösterir. , iki modelin görüşleri farklıydı. Bu yüzden hiçbir şey yapmıyoruz ve hacimleri izlemeye devam ediyoruz....

Geçişim BU tarafından bozuldu, gördüğün gibi... Sadece vitamin almaya gittim, riske atmadım, BU'ya aktardım ama bir kum tanesi gibi BU, BU koydun ve anladın. Kanun işe yarıyor...

[mytarmailS]

Michael Marchukajtes :

Pekala, konunun devamında, daha önce ortaya çıkan sinyalin oldukça işe yaradığı ortaya çıktı. Doğru, orada fazla kâr yok, ancak dizi tarafından yapılan son satın alma, mavi nokta, ağ tarafından “Bilmiyorum” olarak tanındı, bu, her durumda karlı olabileceğini veya belki de olmayacağını gösteriyor. , iki modelin görüşleri farklıydı. Bu yüzden hiçbir şey yapmıyoruz ve hacimleri izlemeye devam ediyoruz....

Geçişim BU tarafından bozuldu, gördüğün gibi... Sadece vitamin almaya gittim, riske atmadım, BU'ya aktardım ama bir kum tanesi gibi BU, BU koydun ve anladın. Kanun işe yarıyor...

Algoritma Cuma günü nasıl işlem gördü?

[Alexey Burnakov]

Dr.Tüccar :

Komitenin oluşturulması ve test edilmesi:

Orijinal sınıfların faktör türünde olması ve matristeki sonucun faktörlere karşılık gelen sıra sayılarına dönüştürülmesi sorunu vardır. Bu nedenle, sonunda karşılaştırma as.numberic() üzerinden yapılır.

Faktörlerle her şeyin yolunda gitmesi için data.frame olarak tahminMatrisi oluşturmanız gerekiyor, ancak bundan sonra rbind işlevim uyarılar verdi, başka bir şeyi değiştirmeniz gerekiyor, orada neyin yanlış olduğunu anlamadım.

Yararlı kod için teşekkürler.

[[Silindi]]

Söylesene... Ve eğer bu verileri makine öğreniminde çalıştırırsan... Ne ortaya çıkabilir?

#	SL	takip eden durak	çocuk büyütmek
1	-40	-5	0
2	-dokuz	-	0
3	-23	70	91
4	-26	-on dört	21
5	-42	-	0
6	-43	-sekiz	5
7	-onbir	12	65
sekiz	-64	-12	0
dokuz	-on dört	99	126
on	-32	-	on

# - ticaret numarası, SL - zararı durdur boyutu, takip eden durdurma - takip eden durdurma, kırmızı - zararla kapatma, yeşil - kârla kapatma, tire - zararı durdurmayla kapatma,

artış - alınabilecek hareket miktarı, 0 - hareket yoktu (bu anlaşmada alınabilecek olası kar). Her şey listeleniyor...

Kâr Al - eksik.

Bu üç değişken eğrisinin MatLab veya Statistica üzerinden yürütülüp yürütülmediğini bilen biri varsa - hangi veriler elde edilebilir?

[mytarmailS]

Öğe :

Söylesene... Ve eğer bu verileri makine öğreniminde çalıştırırsan... Ne ortaya çıkabilir?

hangi veriler elde edilebilir?

soru doğru ayarlanmamış, soru bu verilerden ne elde etmek istiyorsunuz?

Sorunuzun cevabı hiçbir şey

[[Silindi]]

mytarmailS :

soru doğru ayarlanmamış, soru bu verilerden ne elde etmek istiyorsunuz?

Sorunuzun cevabı hiçbir şey

• Bu değişkenlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu (bir trend var mı), aralarında bir korelasyon var mı öğrenmek istiyorum.
  
• Düşüş gelecekteki hareketi ne kadar etkiler (kurtarma)
• Gelecekteki trendi mümkün olduğunca gösterecek ve tahmin edecek göstergelere ihtiyacımız var.
  

[mytarmailS]

Öğe :

• Bu değişkenlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu (bir trend var mı), aralarında bir korelasyon var mı öğrenmek istiyorum.
  
• Düşüş gelecekteki hareketi ne kadar etkiler (kurtarma)
• Gelecekteki trendi mümkün olduğunca gösterecek ve tahmin edecek göstergelere ihtiyacımız var.
  

1) bir korelasyon matrisi oluşturabilirsiniz

2) Düşüşün gelecekteki harekete bağımlılığını inşa etmek muhtemelen gereklidir

3) trendi tahmin eden ve içindeki değişkenlerin önemini gören bir model oluşturun

ps sadece bunu sizin için yapmamı istemeyin .. sorularınızın net olmamasına bakılırsa, mash'a aşina değilsiniz. eğitim bu yüzden önce Google'ı kullanmanızı ve yukarıda bahsettiğiniz programlardan en azından bazılarını öğrenmenizi veya programlamaya girmenizi tavsiye ederim.