Boosting to algorytm, który pomaga w zmniejszaniu wariancji i stronniczości w zespole uczenia maszynowego. Algorytm Algorytmy (Algos) Algorytmy (Algos) to zestaw instrukcji, które są wprowadzane w celu wykonania zadania Algorytmy są wprowadzane w celu zautomatyzowania handlu w celu generowania zysków z częstotliwością niemożliwą do osiągnięcia przez tradera ludzkiego, co pomaga w konwersji słabych uczniów w silnych łącząc liczbę N uczniów.
Źródło: Sirakorn [CC BY-SA]
Wzmocnienie może również poprawić przewidywanie modeli dla algorytmów uczenia się. Słabi uczniowie są kolejno korygowani przez swoich poprzedników i w trakcie tego procesu są przekształcani w silnych uczniów.
Formy wzmocnienia
Zwiększanie może przybierać różne formy, w tym:
1. Adaptacyjne wzmocnienie (Adaboost)
Adaboost ma na celu połączenie kilku słabych uczniów w jedną silną osobę. Adaboost koncentruje się na słabych uczniach, które często są drzewami decyzyjnymi z tylko jednym podziałem i są powszechnie określane jako pnie decyzyjne. Pierwszy fragment decyzji w Adaboost zawiera obserwacje, które są jednakowo ważone.
Poprzednie błędy są korygowane, a obserwacjom, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane, przypisuje się większą wagę niż innym obserwacjom, które nie miały błędu w klasyfikacji. Algorytmy firmy Adaboost są powszechnie stosowane w procedurach regresji i klasyfikacji. Błąd zauważony w poprzednich modelach jest korygowany poprzez ważenie, aż do uzyskania dokładnego predyktora.
2. Wzmocnienie gradientowe
Wzmacnianie gradientu, podobnie jak każda inna procedura uczenia maszynowego w zespole, sekwencyjnie dodaje predyktory do zespołu i postępuje zgodnie z sekwencją w korygowaniu predyktorów poprzedzających, aby uzyskać dokładny predyktor na końcu procedury. Adaboost koryguje swoje poprzednie błędy, dostrajając wagi dla każdej nieprawidłowej obserwacji w każdej iteracji, ale wzmocnienie gradientu ma na celu dopasowanie nowego predyktora do błędów resztowych popełnionych przez poprzedni predyktor.
Wzmocnienie gradientu wykorzystuje opadanie gradientu do wskazania wyzwań w przewidywaniach uczniów używanych wcześniej. Poprzedni błąd jest podświetlony, a łącząc jednego słabego ucznia z następnym, błąd jest znacznie zmniejszany w czasie.
3. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
XGBoostimg implementuje drzewa decyzyjne ze zwiększonym gradientem, lepszą wydajnością i szybkością. Implementacja maszyn ze wzmocnionym gradientem jest stosunkowo powolna z powodu uczenia modelu, które musi następować po sekwencji. W związku z tym brakuje im skalowalności Skalowalność Skalowalność może dotyczyć zarówno kontekstu finansowego, jak i strategii biznesowej. W obu przypadkach oznacza to zdolność jednostki do wytrzymania presji wynikającej z ich powolności.
XGBoost jest zależny od wydajności modelu i szybkości obliczeniowej. Zapewnia różne korzyści, takie jak zrównoleglenie, przetwarzanie rozproszone, optymalizacja pamięci podręcznej i przetwarzanie poza rdzeniem.
XGBoost zapewnia zrównoleglenie w budowaniu drzew poprzez użycie rdzeni procesora podczas treningu. Rozprowadza również obliczenia, gdy trenuje duże modele przy użyciu klastrów maszyn. Obliczenia poza rdzeniem są wykorzystywane w przypadku większych zestawów danych, które nie mieszczą się w konwencjonalnej wielkości pamięci. Optymalizacja pamięci podręcznej jest również wykorzystywana do algorytmów i struktur danych w celu optymalizacji wykorzystania dostępnego sprzętu.
Plusy i minusy wzmocnienia
Jako model zespołowy, wzmocnienie jest dostarczane z łatwym do odczytania i zinterpretowania algorytmem, dzięki czemu jego interpretacje predykcji są łatwe w obsłudze. Zdolność przewidywania jest skuteczna dzięki zastosowaniu jej metod klonowania, takich jak pakowanie w worki (agregacja Bootstrap). Uczenie maszynowe zespołu można podzielić głównie na pakowanie i przyspieszanie. Technika workowania jest przydatna zarówno w przypadku lasów regresyjnych, statystycznych lub losowych, jak i drzew decyzyjnych. Wzmocnienie to elastyczna metoda, która łatwo ogranicza nadmierne dopasowanie.
Jedną z wad wzmocnienia jest to, że jest on wrażliwy na wartości odstające, ponieważ każdy klasyfikator jest zobowiązany do naprawienia błędów poprzedników. W związku z tym metoda jest zbyt zależna od wartości odstających. Inną wadą jest to, że zwiększenie skali metody jest prawie niemożliwe. Dzieje się tak, ponieważ każdy estymator opiera swoją poprawność na poprzednich predyktorach, co utrudnia usprawnienie procedury.
Co to są drzewa opcji?
Drzewa opcji są substytutami drzew decyzyjnych. Reprezentują klasyfikatory zespołów podczas wyprowadzania pojedynczej struktury. Różnica między drzewami opcji i drzewami decyzyjnymi polega na tym, że pierwsze obejmuje zarówno węzły opcji, jak i węzły decyzyjne, podczas gdy drugie obejmuje tylko węzły decyzyjne.
Klasyfikacja instancji wymaga przefiltrowania jej w drzewie. Do wyboru jednej z gałęzi wymagany jest węzeł decyzyjny, natomiast węzeł opcji - całą grupę oddziałów. Oznacza to, że z węzłem opcji kończy się wiele liści, które wymagałyby połączenia w jedną klasyfikację, aby otrzymać prognozę. Dlatego w procesie wymagane jest głosowanie, w którym głosowanie większościowe oznacza, że węzeł został wybrany jako predykcja dla tego procesu.
Z powyższego procesu jasno wynika, że węzły opcji nie powinny mieć dwóch opcji, ponieważ przegrywają głos, jeśli nie mogą znaleźć określonego zwycięzcy. Inną możliwością jest pobranie średniej z oszacowań prawdopodobieństwa z różnych ścieżek poprzez zastosowanie podejść, takich jak podejście bayesowskie lub nieważona metoda średnich.
Drzewa opcji można również opracować, modyfikując istniejące osoby uczące się w drzewie decyzyjnym lub tworząc węzeł opcji, w którym skorelowanych jest kilka podziałów. Każde drzewo decyzyjne w ramach dopuszczalnego poziomu tolerancji można przekształcić w drzewa opcji.
Więcej zasobów
Finance jest oficjalnym dostawcą Certyfikatu Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Akredytacja Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ to globalny standard dla analityków kredytowych obejmujący finanse, rachunkowość, analizę kredytową, analizę przepływów pieniężnych, modelowanie warunków umowy, spłaty pożyczek i nie tylko. program certyfikacji, mający na celu przekształcenie każdego w światowej klasy analityka finansowego.
Aby dalej uczyć się i rozwijać swoją wiedzę na temat analizy finansowej, zdecydowanie zalecamy poniższe dodatkowe zasoby finansowe:
- Fintech (technologia finansowa) Fintech (technologia finansowa) Termin fintech odnosi się do synergii między finansami i technologią, która służy do usprawnienia operacji biznesowych i świadczenia usług finansowych
- Finansowanie ilościowe Finansowanie ilościowe Finansowanie ilościowe polega na wykorzystaniu modeli matematycznych i bardzo dużych zbiorów danych do analizy rynków finansowych i papierów wartościowych. Typowe przykłady obejmują (1) wycenę pochodnych papierów wartościowych, takich jak opcje, oraz (2) zarządzanie ryzykiem, zwłaszcza w odniesieniu do zarządzania portfelem
- Spoofing Spoofing Spoofing to destrukcyjna algorytmiczna praktyka handlowa, która polega na składaniu ofert kupna lub sprzedaży kontraktów futures i anulowaniu ofert przed zawarciem transakcji. Praktyka ma na celu stworzenie fałszywego obrazu popytu lub fałszywego pesymizmu na rynku.
- Przewodnik po wynagrodzeniach inżyniera oprogramowania Przewodnik po wynagrodzeniach inżyniera oprogramowania W tym przewodniku po wynagrodzeniach inżyniera oprogramowania opisujemy kilka stanowisk inżyniera oprogramowania i odpowiadające im wynagrodzenia w połowie 2018 r. Inżynier oprogramowania to specjalista, który stosuje zasady inżynierii oprogramowania w procesach projektowania, rozwoju, konserwacji, Testowanie i ocena oprogramowania komputerowego
