Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1952
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
bu nerede?
çıktıda, ızgara vermelidir. shap değerleri (ayrı bir paket) gibi de var, ancak sadece arboretum temsilcileri için görünüyor
sezonluk işlem gören mt5 için piyasadaki en üstteki bota bakın
ve nasıl tersine çevrileceğini düşünün. Benim için sorunsuz çalışmıyor, ancak tema çalışıyor
Blogumda bu konuyla ilgili ilk ızgara var
Blogumda bu konuyla ilgili ilk ızgara var
test cihazında çalıştırdın mı?
en iyi ızgaranızı boosting veya rastgele ormanla karşılaştırın, MLP'de fazla bir nokta olmadığını anlayacaksınız.
tek avantajı, sinyal alım yanıt süresinin daha az olmasıdır. Bu bir saniyenin bir kısmı.1) Bana pek yardımcı olmayacak bir şey görünüyor. Bu bilgi sıkıştırmadır. Çöpü sıkıştırırsanız, sıkıştırılmış çöp olacaktır.
2) 2500 çöp özelliğe 1 iyi özellik eklerseniz, algoritma bunu gerçekten fark etmeyecek ve sonuca etkisi 1/2500'den fazla ise çok fazla olmayacaktır. 1/100 bile olsa, bunu grafikte fark etmeyeceksiniz.
3) Yararlı olmasını umduğum tek şey, yüksek oranda ilişkili özelliklerin tek bir özellikte birleşiyor gibi görünmesidir.
1) Eh, "görünüşe göre" güçlü bir argümandır))
2) Sıkıştırmadan önce çöp özelliklerinin ayıklanmasını kim engeller? Bunu yapmama rağmen, ama ... düşünmelisin, karar vermelisin, felsefe yapmamalısın ...
3) boyutluluk azaltma algoritmaları, sıkıştırma da dahil olmak üzere farklı görevler için farklı şekillerde kullanılabilir, ancak yalnızca
test cihazında mı çalıştırdın
en iyi ızgaranızı boosting veya rastgele ormanla karşılaştırın, MLP'de fazla bir nokta olmadığını anlayacaksınız.
tek avantajı, sinyal alım yanıt süresinin daha az olmasıdır. Bu bir saniyenin bir kısmı.Sadece kademeli olarak çalışabilirler mi? Özelliklerin oluşumu ve seçimi olmadan
Sadece kademeli olarak çalışabilirler mi? Özelliklerin oluşumu ve seçimi olmadan
orada normalleştirmeye gerek yoktur, aksi takdirde herhangi bir işaret MLP ile aynıdır
orada normalleştirmeye gerek yoktur, aksi takdirde herhangi bir işaret MLP ile aynıdır
catboost öneririm , mql kodunda python tarafından eğitilmiş bir modelin ayrıştırıcısına sahibim (yalnızca ikili sınıflandırma için)
teşekkürler https://www.mql5.com/ru/users/greshnik1orada normalleştirmeye gerek yoktur, aksi takdirde herhangi bir işaret MLP ile aynıdır
Şebekenin nasıl çalıştığını anlıyorum, daha sonra ne yapacağıma dair fikirlerim var ve güçlendirme benim için karanlık bir orman.
benim için güçleniyor karanlık orman
rastgele olmaması iyi)
iyi ki rastgele değil)
başta yazmak istedim