Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 360

Yeni yorum
 
Michael Marchukajtes :
Eğlenceli!!! Ama sorun biraz farklı. Diyelim ki aracınız %20 oranında battı. Soru??? Düşüşten çıkıp yukarıdan mı kazanacak yoksa birleşmeye devam edecek mi???? Aracın yeniden optimize edilmesi gerektiği nasıl belirlenir ???
IMHO, bu "NASIL ..." diğer sistemlerden farklı değildir. MO veya MO değil - önemli değil. Bir kriter seçin ve ne zaman ve neye karar verin.
 
Michael Marchukajtes :
Eğlenceli!!! Ama sorun biraz farklı. Diyelim ki aracınız %20 oranında battı. Soru??? Düşüşten çıkıp yukarıdan mı kazanacak yoksa birleşmeye devam edecek mi???? Aracın yeniden optimize edilmesi gerektiği nasıl belirlenir ???

TS yeniden eğitilmemelidir - TS oluşturmanın bütün amacı budur. Diğer her şey bir sayı oyunudur
 
San Sanych Fomenko :

TS yeniden eğitilmemelidir - TS oluşturmanın tüm amacı budur. Diğer her şey bir sayı oyunudur
Yeniden eğitilmiş veya yeniden eğitilmemiş, ancak er ya da geç herhangi bir şekilde birleşmeye başlayacaktır. Sanırım bu Mihail Marchukajtes'in sorusuydu - ne zaman öğrenilir?
 
Yuri Asaulenko :
Yeniden eğitilmiş veya yeniden eğitilmemiş, ancak er ya da geç herhangi bir şekilde birleşmeye başlayacaktır. Sanırım bu Mihail Marchukajtes'in sorusuydu - ne zaman bileceğim?


"Aşırı eğitimli" kelimesini anlamıyorsun.

İlk önce, bu gerçeği kanıtlamak için aracın yeniden eğitilmemesine dikkat etmelisiniz. Ve sonra bu kanıtı tekrarlayın. Yeniden eğitilmediğini kanıtlamak mümkün değilse, kullanılamaz.

 
San Sanych Fomenko :


"Aşırı eğitimli" kelimesini anlamıyorsun.

İlk önce, bu gerçeği kanıtlamak için aracın yeniden eğitilmemesine dikkat etmelisiniz. Ve sonra bu kanıtı tekrarlayın. Yeniden eğitilmediğini kanıtlamak mümkün değilse, kullanılamaz.

sanırım anladım.) 

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

Это связано с тем, что при построении модели («в процессе обучения») в обучающей выборке обнаруживаются некоторые случайные закономерности, которые отсутствуют в генеральной совокупности.

Даже тогда, когда обученная модель не имеет чрезмерного количества параметров, можно ожидать, что эффективность её на новых данных будет ниже, чем на данных, использовавшихся для обучения[ 1 ]. В частности, значение коэффициента детерминации будет сокращаться по сравнению с исходными данными обучения.

Способы борьбы с переобучением зависят от метода моделирования и способа построения модели. Например, если строится дерево принятия решений, то можно обрезать некоторые его ветки в процессе построения.
https: //ru.wikipedia.org/wiki/Переобучение

Bunun biraz basitleştirilmiş bir tanım olduğunu düşünüyorum. Bu nedenle, aynı şekilde kullanmak sadece mümkün değil, hatta belki de gerekli. Her şey özelliklere bağlıdır.

Kaba modeller kullanıyoruz ve bu fazla uydurma olarak yorumlanabilir.

 
Michael Marchukajtes :
Eğlenceli!!! Ama sorun biraz farklı. Diyelim ki aracınız %20 oranında battı. Soru??? Düşüşten çıkıp yukarıdan mı kazanacak yoksa birleşmeye devam edecek mi???? Aracın yeniden optimize edilmesi gerektiği nasıl belirlenir ???

Test cihazındaki yeni eğitilen model bu süre boyunca %20'lik bir düşüş vermiyorsa, ancak eski model gerçek hayatta vermişse, o zaman yeniden eğitmek kesindir, model alaka düzeyini kaybetmiştir ve dikkate alınması gerekir. yeni desenler. Neden her yeni işlemden sonra modeli yeniden eğitmiyorsunuz? Bunun neresi kötü. Ayrıca girişte güncellenen işlemlerin geçmişi kendisine iletilir.
 
Maksim Dmitrievski :

Test cihazındaki yeni eğitilen model bu süre boyunca %20'lik bir düşüş vermiyorsa, ancak eski model gerçek hayatta vermişse, o zaman yeniden eğitmek kesindir, model alaka düzeyini kaybetmiştir ve dikkate alınması gerekir. yeni desenler. Neden her yeni işlemden sonra modeli yeniden eğitmiyorsunuz? Bunun neresi kötü. Ayrıca girişte güncellenen işlemlerin geçmişi kendisine iletilir.
)) Daha dün bu konuyu düşünüyordum. Bir anlaşma kaydetmenin iyi olacağına karar verdim ve tamamlandıktan sonra girdiye bir eğitim örneği uyguladım. Yol boyunca öğrenmek.
 
Yuri Asaulenko :

sanırım anladım.)

Bunun biraz basitleştirilmiş bir tanım olduğunu düşünüyorum. Bu nedenle, aynı şekilde kullanmak sadece mümkün değil, hatta belki de gerekli. Her şey özelliklere bağlıdır.

Kaba modeller kullanıyoruz ve bu fazla uydurma olarak yorumlanabilir.


Alıntıda, yeniden eğitim, özelliklerin çok ince bir değerlendirmesidir, ancak sizin durumunuzda kabalaştırma yeniden eğitim midir?!

Sen daha iyi bilirsin. Bu ilk değil.

 
Maksim Dmitrievski :

Test cihazındaki yeni eğitilen model bu süre boyunca %20'lik bir düşüş vermiyorsa, ancak eski model gerçek hayatta vermişse, o zaman yeniden eğitmek kesindir, model alaka düzeyini kaybetmiştir ve dikkate alınması gerekir. yeni desenler. Neden her yeni işlemden sonra modeli yeniden eğitmiyorsunuz? Bunun neresi kötü. Ayrıca girişte güncellenen işlemlerin geçmişi kendisine iletilir.

Eğitim, yeniden eğitim ve yeniden eğitim (aşırı takma) temelde farklı şeylerdir.

Tüm bu eğitimler her yeni barda bu forumda ve genel olarak TA çerçevesinde çiğneniyor ve çiğneniyor.

Aşırı takmaya (aşırı takmaya) karşı mücadelede iki numara biliyorum.

1. Hedef değişkenle ilgili olmayan tahmin edicilerden tahmin ediciler kümesinin temizlenmesi - girdi tahmin ediciler kümesinin gürültüden temizlenmesi. Bu konunun ilk 100 sayfasında bu konu çok ayrıntılı olarak ele alındı.

2. Bir dizi tahmin ediciyi gürültüden arındırdıktan sonra, modeli eğitim örneğine, ardından bir dosyadan rastgele örnekler olan test ve doğrulama örneklerine uydurmaya (uydurmaya) başlıyoruz. Tüm bu üç setteki hata yaklaşık olarak aynı olmalıdır.

3. Ardından bir öncekinden ayrı olarak bulunan bir dosya alıp üzerinde modeli çalıştırıyoruz. Hata yine öncekilerle yaklaşık olarak aynı olmalıdır.

4. Bu kontroller düzenli olarak yapılırsa, o zaman sorunuz: "% 20'lik bir düşüş yeniden eğitim için bir sinyaldir" hiç buna değmez, çünkü ilk üç adımın bir sonucu olarak, parametre olarak bir düşüş elde edildi. model ve ötesine geçmek, modelin işlevsel olmadığını ve baştan başlamanız gerektiğini söylüyor.

 
San Sanych Fomenko :


Alıntıda, yeniden eğitim, özelliklerin çok ince bir değerlendirmesidir, ancak sizin durumunuzda kabalaştırma yeniden eğitim midir?!

Sen daha iyi bilirsin. Bu ilk değil.

Kabalık da. Ama neden sadece kabalaşma. Başka bir örnek tam tanımdadır - aşırı karmaşık bir model var olmayan bir şey bulur - görünen kalıplar.

Çok basit veya tek taraflı olarak yeniden eğitimi anlıyorsunuz, IMHO.

San Sanych Fomenko :

Eğitim, yeniden eğitim ve yeniden eğitim (aşırı takma) temelde farklı şeylerdir.

Tüm bu eğitimler her yeni barda bu forumda ve genel olarak TA çerçevesinde çiğneniyor ve çiğneniyor.

Aşırı takmaya (aşırı takmaya) karşı mücadelede iki numara biliyorum.

.....

4. Bu kontroller düzenli olarak yapılırsa, o zaman sorunuz: "% 20'lik bir düşüş yeniden eğitim için bir sinyaldir" hiç buna değmez, çünkü ilk üç adımın bir sonucu olarak, parametre olarak bir düşüş elde edildi. model ve ötesine geçmek, modelin işlevsel olmadığını ve baştan başlamanız gerektiğini söylüyor.

İyi evet. Ama tamamen çiğnenmemiş. Literatürde, bu seçenek ciddi olarak kabul edilir - oyun sırasında ek eğitim. Nasıl ve ne zaman yapılabileceği ve ne zaman yapılamayacağı tamamen farklı bir sorudur. Her yerde kısıtlamalar var.
1...353354355356357358359360361362363364365366367...3399
Yeni yorum
Neden: