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
Поскольку распределение становится более отклоненным справа, то статистика асимметрии становится больше. Точно так же, поскольку распределение становится более отклоненным влево, то значение становится отрицательным.
Логарифмирование может помочь удалить скос.
Вне рамок Rattle, но из инструментов R, имеется преобразование Box-Cox (1964), которые предлагают семейство адаптивных преобразований. Эту процедуру можно применить вне Rattle к каждому предиктору, имеющими значения, больше нуля.
2.2. Преобразование групп предикторов
Эти преобразования действуют на группы предикторов, обычно все рассматриваемого множества.
Тут будет реклама 1
Наиболее значимые методы направлены на решение проблем выбросов и уменьшения размерность данных.
2.2.1. Преобразования, решающие проблему выбросов
Мы обычно определим выбросы как наблюдения, которые исключительно далеки от основных данных. При определенных предположениях есть формальные статистические определения выброса. Даже с полным пониманием данных бывает сложно определить выбросы.
Тут будет реклама 2
Однако можно выявить необычное значение, глядя на рисунок. Если одно или более значений предиктора попадает под подозрение, сначала нужно подумать о допустимости этих значений. Необходимо соблюдать особую осторожность и не торопиться удалять или изменять значение, особенно при небольшом объеме выборки.
Есть несколько предсказательных моделей, которые являются устойчивыми к выбросам. Модели классификации на основе дерева создают разделения учебных данных, и уравнение предсказания – ряд логических операторов таких как, «если предиктор A больше чем X, то предсказываем класс Y», таким образом, выброс обычно не имеет исключительного влияния на модель.
Тут будет реклама 3
Машины опорных векторов для классификации обычно игнорируют часть наблюдений набора данных обучения, создавая уравнение предсказания. Исключенные наблюдения могут быть далеко от границы решения и за пределами основных данных.
Если используемая модель чувствительна к выбросам, то существует преобразование данных, которое может минимизировать задачу – это пространственный знак.
Тут будет реклама 4
2.2.2. Снижение объема данных и выделение предикторов (PCA)
Методы снижения объема данных – другой класс преобразований предикторов. Эти методы сокращают данные, генерируя меньшее множество предикторов, которые стремятся получить большую часть информации из исходных переменных. Таким образом, можно использовать меньше переменных, которые обеспечивают разумную точность для исходных данных.
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!
