На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
12 апреля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Фоменко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга является практическим руководством по обучению моделей предсказаниям трендов на рынке Форекс. Берем исторические значения исходных данных — котировок, индикаторов, макроэкономических данных, и на них учим модель предсказывать «лонги-шорты». Данная книга является практическим применением пакета Rattle к рынку Форекс и терминалу МТ4 c комментариями идеологии моделей классификации и их оценки. Книга доступна новичкам, а также полезна опытным трейдерам в терминале МТ4.
📚 Читайте "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Тем не менее, остаются крайне важным содержательное понимание связи между предикторами и целевой переменной.
Как со многими вопросами статистики, ответ на вопрос «какие методы разработки предикторов являются лучшими?» выглядит как: это зависит. Определенно, это зависит от используемой модели и истинного отношения с целевой переменно.
2.1. Преобразование отдельных предикторов
Преобразования предикторов могут быть необходимы по нескольким причинам. У некоторых методов моделирования могут быть строгие требования, такие как необходимость общего масштаба предикторов.
Тут будет реклама 1
В других случаях создание хорошей модели может быть затруднено определенными характеристиками данных, например, выбросами. В книге обсуждается центрирование, масштабирование и преобразования асимметрии.
2.1.1. Центрирование и масштабирование
Центрирование и масштабирование предикторов является наиболее понятным преобразованием данных. Для центрирования предиктора среднее значение предиктора вычитается из всех значений.
Тут будет реклама 2
В результате центрирования у предиктора средняя равна нулю. Точно так же, для совместимости масштабов данных, каждое значение предиктора делится на его стандартное отклонение. Масштабирование данных приводит к значениям с отклонениями в размере одного стандартного отклонения. Эти манипуляции обычно используются для улучшения числовой устойчивости некоторых вычислений. Некоторые модели, к примеру PLS, извлекают выгоду из предикторов, имеющих общий масштаб. Единственным минусом этих преобразований является потеря интерпретируемости отдельного значения, так как данные больше не находятся в исходных масштабах.Тут будет реклама 3
2.1.2. Преобразования для исключения асимметрии
Другая общая причина преобразований состоит в удалении исходной асимметрии – скоса. Распределение без скоса – это то, что примерно симметрично. Это означает, что уменьшение вероятности по обе стороны от среднего распределения примерно равно. У распределений с правым скосом есть большое количество точек на левой стороне распределения (меньшее значение), чем на правой стороне (большее значение).
Тут будет реклама 4
Общее правило большого пальца в рассмотрении скошенных данных состоит в том, что если максимальное значение превосходит минимальное значение более 20 раз, то имеется значимая асимметрия. Кроме того, статистика асимметрии может использоваться в качестве диагностики. Если распределение предиктора будет примерно симметрично, то значение асимметрии будет близко к нулю.
Мнения
О книге «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
