交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2847

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Aleksey Vyazmikin #:

你可以用点来想象任何形状。视觉化是激发抽象思维的必要条件，而抽象思维又能促进创意的产生。

事实上，在样本的二元预测直方图中，红条表示信号缺失（零），其高度表示样本中没有信号 "1 "的时间长短。

我认为，样本中信号出现频率分布的不同特征可用于对该预测器在训练中的进一步使用进行分类。因此，可以排除该预测因子，或建议仅将其用于构建上部根分裂。

这就是为什么需要用预测因子来描述直方图。是的，我们也可以为 TP+FP 平衡制作预测器--除了众所周知的预测器之外，描述预测器的想法也很有趣。

这不是皮尔逊发明的直方图，或者说不是传统意义上的直方图。

 
Aleksey Nikolayev #:

这不是直方图，也不是皮尔逊发明的传统意义上的直方图。

如果我写的是"柱状图"，你会觉得更有意义吗？

我应该明确指出，"条形图 "是狭义圈子里普遍接受的含义，....。

让我们进入问题的核心：)

 
Aleksey Vyazmikin #:

如果我写成"条形图"，你会觉得更有意义吗？

当然不是，因为它看起来也不像柱形图--柱形之间的间距不均匀。如果一些条形间隔很近，它们通常会有不同的颜色，代表不同的比较值。

Aleksey Vyazmikin#：

狭义圈子中普遍接受的含义，本应指明.....

只有从你的角度来看，你一个人的圈子才是宽广的。

Aleksey Vyazmikin#：

让我们进入问题的实质:)

到目前为止，您的问题的实质只在于其难以理解和不正确的表述。

 
Aleksey Nikolayev #:

当然不是，因为它看起来也不像柱形图--柱形之间的间距不均匀。如果一些条形图之间的距离很近，它们通常会有不同的颜色，代表不同的比较值。

那么，你打算把这样的图表称为什么呢？也许是光谱图？

Aleksey Nikolayev#：

从你的角度看，你一个人的圈子很宽。

你想对这个问题进行研究吗？打开 excel，读一读对广大用户来说什么是直方图。

Aleksey Nikolayev#：

到目前为止，您的问题的实质只在于其难以理解和不正确的表述。

不清楚的是--什么是预测器或描述图形的方法？

 
Aleksey Vyazmikin #:

那么，你建议我们怎么称呼这样的图表呢？频谱图怎么样？

你想研究一下这个问题吗？打开 excel，读一读对普通大众来说什么是直方图。

还有什么不清楚的--什么是预测因子或描述图表的方法？

乍一看，您所显示的两个值并不特别相关。在这种情况下，通常使用散点图。

 
Aleksey Nikolayev #:

乍一看，显示的两个数值并不特别相关。在这种情况下，通常使用散点图。

我们假设数值是相同的--只要看红色的那个就可以了。绿色--预测响应数为 "1"，对 y 来说总是 1。

 
Aleksey Vyazmikin #:

我们认为数值是相同的--只需查看红色部分。绿色 - 预测响应数为 "1"，对 y 来说总是 1。

每个条形图都有一个代表基数的 X 坐标和一个代表高度的 Y 坐标，因此有两个量级。由于它们非常混乱，您可以查看它们在平面上的分布--热图之类的。

 
Aleksey Nikolayev #:

每个条形图都有一个基点 X 坐标和一个高度 Y 坐标，因此有两个值。由于它们非常混乱，您可以查看它们在平面上的分布--热图或类似的东西。

X 坐标是观测值的序号，因此散射除了旋转图形外不会有任何作用。在我看来，这里最重要的是动态观测。

 
在第一幅图中，您可以看到离群值和行列之间非常相似--一些栅栏和树木。如何计算树木排放量的百分比？画一条尽可能靠近栅栏边缘的线？
 
Aleksey Vyazmikin 第一张图中，您可以看到离群值和行列之间非常相似--一些栅栏和树木。如何计算树木排放量的百分比？画一条尽可能靠近栅栏边缘的线？

尝试绘制柱高样本的直方图（常规意义上的）。您还可以尝试构建生存函数。

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