文章 "MQL5中用于预测与分类评估的重采样技术"

MetaQuotes 2025.12.09 08:36

本文将探讨并实现一种方法：利用单一数据集同时作为训练集和验证集，来评估模型质量。

机器学习模型的性能评估通常分为两个独立阶段：在一个数据集上进行训练，在另一个数据集上进行测试。然而，当因资源限制或物流难题而难以收集多个数据集时，则需采用替代方法。

其中一种方法便是运用重采样技术来评估预测或分类模型的性能。尽管该方法可能存在潜在的缺陷，但已被证明能够提供可靠结果。本文将探讨一种新颖的模型质量评估方法，该方法利用单一数据集同时作为训练集和验证集。应用这些方法的主要原因在于测试数据的可用性有限。

因此，从业者必须采用复杂的重采样算法，以生成与更直接方法所产生的性能指标相当的结果。这些技术需要大量的计算资源，并可能增加模型开发过程的复杂性。尽管存在这种权衡，但在某些情况下，采用基于重采样的评估策略仍具有价值，因为其益处超过了成本。