交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3075

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为每个条件对象估算倾向得分，并根据其得分形成总的倾向得分。
 
mytarmailS #:
例如，如果有一个交易系统在历史....。
可以为其设计哪些压力测试，以提高其在新数据上运行的概率？

如果我们试着用马克西姆给出的文章来回答这个问题呢？

https://arxiv.org/pdf/2201.12692.pdf
 
СанСаныч Фоменко #:

如果您试着从格言所给出的文章中回答这个问题呢？

https:// arxiv.org/pdf/2201.12692.pdf

自尊心不允许。他早就在 15 分钟内完成了这一切🗿。

 
Maxim Dmitrievsky #:

自尊心不允许。我的意思是，他很久以前就在 15 分钟内完成了这一切 🗿

你用什么东西翻译了这篇文章？我试过 yandex，它死了。

 
Aleksey Vyazmikin #:

你用什么工具翻译了这篇文章？我试过 Yandex，它死了。

用你的头。问问 GPT，它有时更符合上下文。

 
Maxim Dmitrievsky #:

用你的头脑。要求使用 GPT，它有时能更好地适应语境

哦，我落后了 - 我没有 GPT :(((((

 
Aleksey Vyazmikin #:

你是用什么东西翻译这篇文章的？我试过 Yandex，它死了。

https://www.chatpdf.com/。

然后是翻译。

    欢迎阅读这篇关于 "用于因果关系估计的元学习 "的内容丰富的 PDF！在这篇文章中，加布里埃尔-奥卡萨（Gabriel Okasa）探讨了元学习者有限样本估计异质性治疗效果的结果。请继续阅读，了解分割抽样和交叉拟合对减少系统误差和提高元学习器有效性的益处。

    问题示例：
    什么是元研究，元研究如何帮助估计因果效应？
    在元学习器评估中，样本拆分和交叉拟合如何减少系统性过拟合误差？
    在小样本量和大样本量中使用元学习有哪些实用建议？

    什么是元研究，元研究如何帮助估计因果效应？

    元学习是一种机器学习算法，旨在估计因果关系。它们的工作原理是从一组基线学习者中学习，而基线学习者本身就是预测治疗效果的机器学习算法。然后，元学习器结合这些基准学习器的预测结果，得出因果效应的总体估计值。这种方法有助于减少系统误差，提高因果效应估计的准确性。有关元学习的更多信息，请参见第 4 页第 3.2 节。

    样本拆分和交叉拟合如何减少元研究估计中的系统性过度拟合误差？

    样本拆分和交叉拟合是用来减少元学生评估中系统性过度拟合误差的两种方法。样本分割是指将数据分成两个或多个子集，用一个子集来教授基线学生，用另一个子集来估计因果效应。交叉拟合是指在不同的数据子集上训练每个基线学习器，然后使用每个学习器预测另一个数据子集的治疗效果。这两种方法都可以防止基线学习器记住数据中的噪声，从而减少过度训练误差。有关样本分割和交叉拟合的更多信息，请参见第 2.2 节。3.

    在小样本和大样本中使用元学习有哪些实用建议？
    本文根据数据的具体特征，如处理比例和样本量，提出了在实证研究中使用元研究的实用建议。在小样本中，首选全样本估计，而在大样本中，样本拆分和交叉拟合分别有助于减少系统误差和元学习的有效性。有关这些建议的更多信息，请参见第 5 页第 4 节。5.
 
Aleksey Vyazmikin #:

我落后了 - 我没有 GPT :(((((

你应该让他自己写代码，而不是让我们写代码 ) 甚至比学生更好，没必要喂他香肠

 
Valeriy Yastremskiy #:

https://www.chatpdf.com/

然后是译文

    欢迎阅读这篇关于 "估计因果效应的元学习 "的 PDF 资料！在本文中，加布里埃尔-奥卡萨（Gabriel Okasa）探讨了用于估计异质性治疗效果的有限抽样元学习的结果。请继续阅读，了解分割抽样和交叉拟合对减少系统误差和提高元学习效果的益处。

谢谢。我下载了文件，它现在用英语提示提问。如何用俄语教授？

 
Maxim Dmitrievsky #:

你应该让他自己写代码，而不是让我们写代码 ) 甚至比学生更好，没必要喂他香肠

好计划我知道你需要一部外国手机，但你从哪儿弄来的？

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