Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3037
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Zaten 40. kez kopyaladınız, aynı şey, aynı şey ....
Tek soru robotun nerede olduğu?
Robot yok, çünkü öğretmeni reddetmek zorunda kaldık ve danışmanla ilgili teknik sorunlar vardı. Şimdi tüm teknik sorunlar aşıldı.
Başlangıçta hoşuma gitmesine rağmen denge fikrinizin uygulanamaz olduğunu düşünüyorum. Denge bir öğretmen OLAMAZ, çünkü mevcut DEĞİL. Bir öğretmeni daha önce yaptığımdan daha dikkatli tasarlamanız gerekiyor.
Sınıflandırma hatası bir gösterge değildir. Gösterge, bakiye ve bakiye çizgisidir. Yıl 5 ve daha fazlası.
Size OOS üzerinde %8,3 sınıflandırma hatası olan bir bilanço gösterdim. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
Kârlı ama yine de böyle bir modeli sepete attı.
OOS üzerinde %20 ile denge çizginizi gösterin. Uğruna çaba gösterilecek bir örnek olacaktır.
Resimlerinizi anlamıyorum. Bunun neyle ilgili olduğunu, sınıflandırmanın bununla ne ilgisi olduğunu, sütunların ne zaman dengede olduğunu anlamıyorum.
1) Öğretmeni reddetmek zorunda kaldığımız için robot yok. ve danışmanla ilgili teknik sorunlar vardı. Şimdi tüm teknik sorunlar aşıldı.
2) Başlangıçta hoşuma gitmesine rağmen, denge ile ilgili fikrinizin uygulanamaz olduğunu düşünüyorum. Denge bir öğretmen OLAMAZ, çünkü mevcut DEĞİLDİR. Bir öğretmeni daha önce yaptığımdan daha dikkatli tasarlamanız gerekir.
1) Peki o zaman konuşacak ne var?
2) Ve ben hiçbir zaman denge fikrinin işe yaradığını söylemedim, aslında tam tersini söyledim, FF varyasyonlar için sonsuz olasılıklara sahip.
Nasıl olduğunu unuttunuz mu? Size hatırlatayım.
Adam denge için ağın nasıl eğitileceğini sordu, sana bir ipucu verdim, ilgilendin, bir örnek istedin, sana verdim. Denge için eğitmemeniz gerektiğini de yazdım.
Ve geri kalan her şey tamamen sizin kişisel icatlarınız, nedense benimle ilişkilendirdiğiniz icatlar.
1) Peki, o zaman konuşacak ne var?
2) Ve ben hiçbir zaman denge fikrinin işe yaradığını söylemedim, aslında tam tersini söyledim, FF'nin varyantlar için sınırsız olasılığı var.
Nasıl olduğunu unuttun mu? Ben sana hatırlatayım.
Adam ağın denge için nasıl eğitileceğini sordu, size bir ipucu verdim, ilgilendiniz, bir örnek istediniz, size verdim. Denge için eğitmemeniz gerektiğini de yazdım.
Ve geri kalan her şey tamamen sizin kişisel icatlarınız, bir şekilde benimle ilişkilendirdiğiniz icatlar.
Denge fikri benim için yeni ve sizden geldi, bunun altını çiziyorum. Ama bir şekilde sinirli bir şekilde tepki veriyorsunuz.
Konuyu denge ile kapattım.
denge eğrisi ne kadar fiat ise,kural sürdürülebilirliği de o kadar OOS üzerinde uygulanamaz
Tüm bunları daha önce farklı biçimlerde.... birçok kez yaptım.
Ama yine de herkesin FF yazmayı ve AO kullanmayı bilmesi gerektiğini düşünüyorum...
Ben de hayranı değilim ama Alexei işe yaradığını söylüyor.
Asıl soru, elindekini neden kullanmadığı) görünüşe göre sonuç pek tatmin edici değil.
Son bir buçuk aydır benim mantığım (bir yıldan uzun süredir aynı başarı ile çalışıyor).
Bunu (model hatalarıyla çalışmayı) kurallarla uğraşmaktan daha başarılı buluyorum.
Çünkü kurallarla oynamak genetikle aynı şey, başarılı geçişlerden parametreler seçmek.
H.Y Son yazıyı daha fazla PR yapmayacağım, çünkü sıkıldım :) En azından biri bunu çözer ve başka nelerin geliştirilebileceğini önerirse, bu bir ilerleme olacaktır.
Ben de pek hayranı değilim ama Alexei işe yaradığını söylüyor.
asıl soru bunu neden kullanmadığıdır)
Bu yüzden birçok kez kuralların öldüğünü ve rastgele diriltmenin işe yaramadığını söyledi, bunu doğruluyorum ....
Ayrıca, zaten seçilmiş kurallar çalışmıyorsa, o zaman sadece AMO'nun hiç çalışmadığı sonucuna varabiliriz ...
Bu sonuçtan, sorunun AMO'da değil, verilerde ve / veya hedeflerde olduğu sonucuna varabiliriz.
güzel resim )
her türlü kuralla ilgili küçük bir kitap var.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
Resimlerinizi anlamıyorum. Bunun neyle ilgili olduğunu, sınıflandırmanın bununla ne ilgisi olduğunu, sütunların ne zaman dengede olduğunu anlamıyorum.
grafikteki denge çizgisi, bence, karlı olmasına rağmen, çalışmaya uygun değil.
Err sütunu sınıflandırma hatasını gösterir. Karlı varyant için %8,3'e eşittir, 0'da çalışan varyant için hata = %9,1'dir.
Peki bana %20 hata ile OOS'taki denge grafiğinizi gösterebilir misiniz?
Burada net olmayan nedir? Açıklayayım:
grafikteki denge çizgisi, bence, karlı olmasına rağmen, çalışmaya uygun değil.
Err sütunu - sınıflandırma hatasını gösterir. Karlı varyant için %8,3'e eşittir, 0'da çalışan varyant için hata = %9,1'dir.
Peki bana %20 hatalı OOS üzerindeki denge grafiğinizi gösterebilir misiniz?
Dengenin sınıflandırma hatası ile ne ilgisi var?
Dengenin sınıflandırma hatası ile ne ilgisi var?
Kesinlikle, hiçbir şey. Neden %20'yi bir başarı olarak lanse edip durduğunuz belli değil...
Ne %20'nin, ne %8'in, ne de %50'nin bir anlamı var. Rakamlar hiçbir şey ifade etmiyor.
Denge ilginç. Grafik yok mu?