GMDH（Group Method of Data Handling）的组合算法，通常被称为COMBI，是GMDH的基本形式，为该系列中更为复杂的算法奠定了基础。与多层迭代算法（MIA）一样，基于一组变量观测值的矩阵形式输入数据样本操作。数据样本被分为两部分：训练样本和测试样本。训练子样本用于评估多项式的系数，而测试子样本则用于根据所选准则的最小值选择最佳模型结构。本文描述了COMBI算法的计算过程。同时，通过扩展前一篇文章中描述的“GmdhModel”类，来展示其在MQL5中的实现。稍后，我们还将讨论与之密切相关的组合选择算法及在MQL5中的实现。
新文章 数据处理的分组方法：在MQL5中实现组合算法已发布：
在本文中，我们将继续探索数据处理家族分组算法，在MQL5中实现组合算法（Combinatorial Algorithm）及其优化版本——组合选择算法（Combinatorial Selective Algorithm）。
GMDH（Group Method of Data Handling）的组合算法，通常被称为COMBI，是GMDH的基本形式，为该系列中更为复杂的算法奠定了基础。与多层迭代算法（MIA）一样，基于一组变量观测值的矩阵形式输入数据样本操作。数据样本被分为两部分：训练样本和测试样本。训练子样本用于评估多项式的系数，而测试子样本则用于根据所选准则的最小值选择最佳模型结构。本文描述了COMBI算法的计算过程。同时，通过扩展前一篇文章中描述的“GmdhModel”类，来展示其在MQL5中的实现。稍后，我们还将讨论与之密切相关的组合选择算法及在MQL5中的实现。
作者：Francis Dube