שפר - סקירה כללית, טפסים, יתרונות וחסרונות, עצי אופציה

Boosting הוא אלגוריתם המסייע בהפחתת שונות והטיות בהרכב למידת מכונה. האלגוריתמים האלגוריתמים (Algos) אלגוריתמים (Algos) הם קבוצה של הוראות שמוצגות לביצוע משימה. אלגוריתמים מוצגים כדי להפוך את המסחר לאוטומטי כדי לייצר רווחים בתדירות בלתי אפשרית לסוחר אנושי מסייע בהמרה של לומדים חלשים ללומדים חזקים. על ידי שילוב מספר N לומדים.

מעלהמקור: Sirakorn [CC BY-SA]

הגברה יכולה גם לשפר את חיזוי המודל לאלגוריתמים של למידה. הלומדים החלשים מתוקנים ברצף על ידי קודמיהם ובתוך כך הם הופכים ללומדים חזקים.

צורות התגברות

שיפור יכול להתקיים בכמה צורות, כולל:

1. הגברה מסתגלת (Adaboost)

Adaboost שואף לשלב כמה לומדים חלשים כדי ליצור לומד חזק יחיד. Adaboost מתרכז בלומדים חלשים, שלעתים קרובות הם עצי החלטה עם פיצול אחד בלבד והם מכונים בדרך כלל גדמי החלטות. גדם ההחלטה הראשון ב- Adaboost מכיל תצפיות המשוקללות באותה מידה.

שגיאות קודמות מתוקנות, ולתצפיות שסווגו באופן שגוי מוקצה משקל רב יותר מתצפיות אחרות שלא הייתה בהן טעות בסיווג. אלגוריתמים של Adaboost משמשים באופן פופולרי בהליכי רגרסיה וסיווג. שגיאה שנצפתה בדגמים קודמים מותאמת בשקלול עד לקבלת מנבא מדויק.

2. הגברת שיפוע

הגדלת שיפוע, כמו כל הליך למידת מכונת אנסמבל אחרת, מוסיפה ברצף מנבאים להרכב ועוקבת אחר הרצף בתיקון המנבאים הקודמים כדי להגיע למנבא מדויק בסוף ההליך. Adaboost מתקן את השגיאות הקודמות שלו על ידי כוונון המשקולות לכל תצפית שגויה בכל איטרציה, אך הגדלת שיפוע נועדה להתאים מנבא חדש לשגיאות השיעורי שביצע המנבא הקודם.

הגדלת שיפוע משתמשת בירידת מעבר הצבע כדי לאתר את האתגרים בתחזיות הלומדים ששימשו בעבר. השגיאה הקודמת מודגשת, ועל ידי שילוב לומד חלש אחד ללומד הבא, השגיאה מצטמצמת משמעותית לאורך זמן.

3. XGBoost (הגדלת שיפוע קיצוני)

XGBoostimg מיישם עצי החלטה בשיפוע מוגבר, ביצועים משופרים ומהירות. היישום של מכונות המועצמות בשיפוע הוא איטי יחסית, בגלל אימון המודל שעליו לעקוב אחר רצף. לכן הם חסרי מדרגיות מדרגיות מדרגיות יכולה ליפול בהקשרים אסטרטגיים פיננסיים ועסקיים כאחד. בשני המקרים, זה מייצג את היכולת של הישות לעמוד בלחץ בגלל האטיות שלהם.

XGBoost נשען על ביצועי מודל ומהירות חישובית. הוא מספק יתרונות שונים, כגון הקבלה, מחשוב מבוזר, אופטימיזציה של מטמון ומחשוב מחוץ לליבה.

XGBoost מספק הקבלה בבניית עצים באמצעות ליבות המעבד במהלך האימון. הוא גם מפיץ מחשוב כאשר הוא מאמן מודלים גדולים המשתמשים באשכולות מכונות. מחשוב מחוץ לליבה משמש למערכי נתונים גדולים יותר שאינם יכולים להתאים לגודל הזיכרון המקובל. אופטימיזציה של מטמון משמשת גם לאלגוריתמים ומבני נתונים כדי לייעל את השימוש בחומרה זמינה.

יתרונות וחסרונות של הגברה

כמודל אנסמבל, הגברה מגיעה עם אלגוריתם קל לקריאה ולפרשנות, מה שמקל על פרשנויות החיזוי שלו. יכולת החיזוי יעילה באמצעות שימוש בשיטות השיבוט שלה, כגון Bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) ניתן לסווג בעיקר למידת מכונה של אנסמבל לשקיעה והגברה. טכניקת השקיות שימושית הן לרגרסיה והן ליער סטטיסטי או אקראי, ולעצי החלטה. הגברה היא שיטה גמישה שמרסנת התאמת יתר בקלות.

חסרון אחד בהגברה הוא שהוא רגיש לחריגים שכן כל מסווג מחויב לתקן את השגיאות בקודמים. לפיכך, השיטה תלויה מדי בחריגים. חסרון נוסף הוא שהשיטה כמעט בלתי אפשרית להגדלה. הסיבה לכך היא שכל אומדן מבסס את נכונותו על המנבאים הקודמים, ובכך מקשה על התייעלות של הנוהל.

מהם עצי אופציה?

עצי אופציה הם התחליף לעצי החלטה. הם מייצגים מסווגי אנסמבל תוך נגזרת של מבנה יחיד. ההבדל בין עצי אופציה ועצי החלטה הוא שהראשון כולל גם צמתים של אופציות וגם צמתים של החלטה, ואילו האחרון כולל צמתים של החלטות בלבד.

הסיווג של מופע דורש סינון דרך העץ. צומת החלטה נדרש לבחור באחד הענפים, ואילו צומת אופציה נדרש לקחת את כל קבוצת הסניפים. פירוש הדבר שעם צומת אופציה, בסופו של דבר יש מספר עלים שידרוש שילובם לסיווג אחד כדי להגיע לחיזוי. לכן, נדרשת הצבעה בתהליך, כאשר הצבעת הרוב פירושה שהצומת נבחר כחיזוי לתהליך זה.

התהליך הנ"ל מבהיר כי צמתים האופציה לא צריכים לבוא עם שתי אפשרויות שכן הם בסופו של דבר לאבד את ההצבעה אם הם לא יכולים למצוא זוכה מובהק. האפשרות האחרת היא לקחת את ממוצע אומדני ההסתברות מנתיבים שונים על ידי ביצוע גישות כגון הגישה הבייסית או שיטת ממוצעים לא משוקללת.

ניתן לפתח עצים אופציונליים גם משינוי הלומדים הקיימים בעץ ההחלטות או מיצירת צומת אופציה בה מתואמים מספר פיצולים. ניתן להמיר כל עץ החלטה ברמת סובלנות מותרת לעצי אופציה.

משאבים נוספים

האוצר הוא הספק הרשמי של הסמכת בנקאות ואשראי מוסמכת (CBCA) ™ CBCA ™ הסמכת הסמכת בנקאות ואשראי מוסמכת (CBCA) ™ היא תקן עולמי עבור אנליסטים אשר מכסה פיננסים, חשבונאות, ניתוח אשראי, ניתוח תזרים מזומנים, דוגמנות ברית, החזר הלוואות ועוד. תוכנית הסמכה, שנועדה להפוך כל אחד לאנליסט פיננסי ברמה עולמית.

כדי להמשיך ללמוד ולפתח את הידע שלך בניתוח פיננסי, אנו ממליצים בחום על משאבי האוצר הנוספים להלן:

  • פינטק (טכנולוגיה פיננסית) פינטק (טכנולוגיה פיננסית) המונח פינטק מתייחס לסינרגיה בין מימון לטכנולוגיה, המשמשת לשיפור הפעילות העסקית ומסירת שירותים פיננסיים.
  • מימון כמותי מימון כמותי מימון כמותי הוא שימוש במודלים מתמטיים ובמערכות נתונים גדולות במיוחד לניתוח שווקים פיננסיים וניירות ערך. דוגמאות נפוצות כוללות (1) תמחור ניירות ערך נגזרים כגון אופציות, ו (2) ניהול סיכונים, במיוחד בכל הקשור לניהול תיק.
  • Spoofing Spoofing Spoofing הוא שיטת מסחר אלגוריתמית משבשת הכוללת הצבת קנייה או הצעה למכירת חוזים עתידיים וביטול ההצעות או ההצעות לפני ביצוע העסקה. התרגול מתכוון ליצור תמונה כוזבת של ביקוש או פסימיות שקרית בשוק.
  • מדריך שכר למהנדס תוכנה מדריך שכר למהנדס תוכנה במדריך השכר הזה למהנדס תוכנה, אנו מכסים מספר עבודות של מהנדסי תוכנה ומשכורות התואמות שלהם לשנת 2018. מהנדס תוכנה הוא איש מקצוע אשר מיישם עקרונות הנדסת תוכנה בתהליכי תכנון, פיתוח, תחזוקה, בדיקה והערכה של תוכנות המשמשות במחשב