Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 96
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
İris yapraklarıyla ilgili veriler bir sinyal değildir, bu tablo foreca testi için hiç uygun değildir. Paket için, belirli aralıklarla yeni değerler alındığında ve bunları bir vektörde birleştirdiğinizde yalnızca zaman serileri uygundur. Bu nedenle foreca, veri tablosundaki satırların sırasını değiştiremez. Ve doğrulama için satırların bir kısmını rastgele kaldıramazsınız, her şey kesinlikle sırayla olmalıdır - önce eğitim için veriler, sonra doğrulama için veriler. Örnek yok.
İris ile yapılacak en iyi şey min(dim(forec.dt)) = 14 maksimum bileşen sayısını kullanmaktır, ancak doğruluğun yine de %100'ün altında olacağını düşünüyorum.
İris ile yapılacak en iyi şey min(dim(forec.dt)) = 14 maksimum bileşen sayısını kullanmaktır, ancak doğruluğun yine de %100'ün altında olacağını düşünüyorum.
İris yapraklarıyla ilgili veriler bir sinyal değildir, bu tablo foreca testi için hiç uygun değildir. Paket için, belirli aralıklarla yeni değerler alındığında ve bunları bir vektörde birleştirdiğinizde yalnızca zaman serileri uygundur. Bu nedenle foreca, veri tablosundaki satırların sırasını değiştiremez. Ve doğrulama için satırların bir kısmını rastgele kaldıramazsınız, her şey kesinlikle sırayla olmalıdır - önce eğitim için veriler, sonra doğrulama için veriler. Örnek yok.
İris ile yapılacak en iyi şey min(dim(forec.dt)) = 14 maksimum bileşen sayısını kullanmaktır, ancak doğruluğun yine de %100'ün altında olacağını düşünüyorum.
İris ile ilgili yazının çok önemli olduğunu düşünüyorum.
Gerçek şu ki, rf olağanüstü derecede fazla takılmaya eğilimlidir.
Ve burada foreCA'nın böyle bir eğilimi olmadığı ortaya çıkıyor. Yani çok kullanışlı bir paket.
İris ile ilgili yazının çok önemli olduğunu düşünüyorum.
Gerçek şu ki, rf olağanüstü derecede fazla takılmaya eğilimlidir.
Ve sonra foreCA'nın böyle bir eğilimi olmadığı ortaya çıktı. Yani çok kullanışlı bir paket.
Orman yeniden eğitilse de, süsen için 4 tahminciye rastgele değerlere sahip 10 sütun daha eklersek, orman yine de yeni verileri neredeyse %100 doğrulukla tahmin eder. Ormanın iyi gitmesine şaşırdım ve sevindim. Bunu daha önce yapmadım, bunu gelecekte aklımda tutacağım.
foreCA, sırayla, tüm tahmin edicileri ~% 1'lik bir tahmin edilebilirlik (hem taç yaprağı uzunlukları hem de rastgele değerlerden tahmin ediciler) ile gürültü olarak adlandırdı ve tüm bunlardan en azından bir miktar sinyal çıkarmaya çalıştı. Olmaması gereken bir yerden bir sinyal çıkarmak - bence işe yaramaz, bu foreca deneyi hiçbir şey söylemiyor.
Ve BP ile sonuçlarınız nelerdir?
Model hala öğreniyor. Muhtemelen çok fazla veri gönderdim ama iptal etmek istemiyorum, sonuna kadar çalışsın, bırakacağım. Sonra her şey bittiğinde sonuçları hakkında yazacağım.
Tabii ki kendimi geçmek istemiyorum ama Reshetov yeni sürümde çok havalı bir şeyi bulandırdı .... . Boşuna ona bir namlu yuvarladın .....
Güzel şeyler hakkında güzel sohbetler...
Ancak, genel kabul görmüş ve iyi bilinen ve genel olarak tanınan ile en az bir karşılaştırma görecek miyiz?
Güzel şeyler hakkında güzel sohbetler...
Ancak, genel kabul görmüş ve iyi bilinen ve genel olarak tanınan ile en az bir karşılaştırma görecek miyiz?
Orman yeniden eğitilse de, süsen için 4 tahminciye rastgele değerlere sahip 10 sütun daha eklersek, orman yine de yeni verileri neredeyse %100 doğrulukla tahmin eder. Ormanın iyi gitmesine şaşırdım ve sevindim. Bunu daha önce yapmadım, bunu gelecekte aklımda tutacağım.
Evet, gürültüyü bu kadar parlak bir şekilde görmezden gelmesine ve tahmincilerden ayırt etmesine şaşırdım, bunu hiç yapmadı, kendisi de ilginçti ....
Bu yüzden bugüne kadar bile importense işlevine kesinlikle güvenmiyordum.
ama o beni inandırdı