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MetaQuotes Software Corp.
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MetaQuotes Software Corp. 2016.02.23 11:56 

新文章 机器学习模型的变量评估和选择已发布:

本文重点介绍机器学习模型中输入变量(预测因子)的选择,预处理以及评估的相关细节。多种规范化的方法以及它们的特点都将在此被讨论。在处理过程中 将极大影响模型训练最终结果的环节也将在此探讨。我们将仔细看看,并评估新的及鲜为人知的用于确定输入数据信息量和可视化的方法。

我们将使用“RandomUniformForests”包,计算并分析变量不同值和各种组合的重要概念,预测因子和目标的对应关系,预测因子之间的相互作用,以及将所有重要的方面都考虑在内后预测因子集的最优选取。

我们将使用“RoughSets”包,换一个角度和基于其他概念来探讨预测因子的选择问题。我们将揭示不仅是预测因子集可以被优化,用于训练的样本集也可以被优化。

所有的计算和实验将用R语言来实现,准确的说是用 — Revolution R Open 3.2.1

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图 2. 训练误差取决于树的数量

作者:Vladimir Perervenko

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