σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
uantCraft Academyخرائط الطريقالمسارات
Ctrl K
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخولانضم ↗
خرائط الطريقالمسارات
AO
+1.2k متعلّم
تسجيل الدخول
  • English
  • Français
  • Español
  • العربية
  • Português
  • Deutsch
  • 日本語
  • 中文
مسار scikit-learn›الوحدة 3 · تقييم أمين›الموضوع 3.6·~50 دمتقدم

البحث عن المعاملات الفائقة دون فرط التخصيص

الموضع في المسارالوحدة 3 من 4 · الموضوع 6 من 6
3.6 البحث عن المعاملات الفائقة دون فرط التخصيص
—درجة المختبر— / 100إجمالي XP—التتابع—

فائز البحث مجمَّل

يجرّب البحث عن المعاملات الفائقة إعدادات كثيرة ويقيّم كلًا منها على بيانات التحقق ويحتفظ بالأفضل. والمشكلة أن أفضل درجة بين درجات كثيرة مشوشة متحيزة إلى الأعلى حتى لو لم يكن لأي إعداد مهارة. فإذا كان لـ NNN إعدادًا درجة ضجيج خالص بانحراف معياري σ\sigmaσ فالأفضل المتوقع نحو σ×zN\sigma\times z_Nσ×zN​ حيث z10=1.54z_{10}=1.54z10​=1.54 وz100=2.51z_{100}=2.51z100​=2.51. وبضجيج IC قدره σ=0.02\sigma=0.02σ=0.02 يبدو فائز 100100100 إعداد عديم الفائدة كأنه 0.0500.0500.050 أي إشارة محترمة غير موجودة. فإعلان درجة التحقق للفائز كأنها أداؤه متفائل وكلما جرّبت إعدادات أكثر ساء الأمر.

E[max⁡i≤Nsi]≈σ zN,z10=1.54,z100=2.51;K⋅C,Ko (KiC+1)E\left[\max_{i\le N}s_i\right]\approx\sigma\,z_N,\qquad z_{10}=1.54,\quad z_{100}=2.51;\qquad K\cdot C,\qquad K_{o}\,(K_{i}C+1)E[i≤Nmax​si​]≈σzN​,z10​=1.54,z100​=2.51;K⋅C,Ko​(Ki​C+1)(1)

هناك ثلاثة علاجات أمينة. الأول الاحتفاظ بمجموعة اختبار لا يراها البحث أبدًا والإعلان عن درجتها وحدها. والثاني التحقق المتقاطع المتداخل: حلقة خارجية تعزل طية اختبار وداخل كل مجموعة تدريب خارجية حلقة داخلية تجري البحث. فتقيس الدرجات الخارجية الإجراء كله بما فيه البحث. والثالث تقليص البحث: إعدادات أقل وشبكات أخشن وإعدادات مؤثرة. وبـ KoK_oKo​ طية خارجية وKiK_iKi​ داخلية وCCC مرشحًا يحتاج التحقق المتداخل إلى Ko(KiC+1)K_o(K_iC+1)Ko​(Ki​C+1) ملاءمة فخطط لميزانيته. وقبل أن تبحث اسأل هل يمكن للإعداد أن يهم أصلًا.

العدّ وشبكة حقيقيةعشرون مرشحًا بـ 555 طيات تكلف 100100100 ملاءمة زائد إعادة ملاءمة أخيرة. والتحقق المتداخل بـ 555 طيات خارجية و333 داخلية و202020 مرشحًا يكلف 5×(3×20+1)=3055\times(3\times20+1)=3055×(3×20+1)=305 ملاءمة. ويُتوقع أفضل 100100100 إعداد عديم الفائدة عند 2.51×0.02=0.0502.51\times0.02=0.0502.51×0.02=0.050 وأفضل 101010 عند 1.54×0.02=0.0311.54\times0.02=0.0311.54×0.02=0.031. وإذا نال فائزك 0.0600.0600.060 فلا يبقى لتفسيره إلا 0.060−0.050=0.0100.060-0.050=0.0100.060−0.050=0.010. وعلى اللوحة الشهرية الحقيقية للأسهم لا شيء في ridge يُضبط: معامل المعلومات 0.0330.0330.033 لكل α\alphaα من 0.010.010.01 إلى 10410^{4}104. وخمسة أعماق للشجرة من 111 إلى 101010 تعطي IC بين −0.010-0.010−0.010 و0.0130.0130.013 وأفضلها 0.0130.0130.013 يبعد نحو خطأ معياري واحد (0.21/257=0.0130.21/\sqrt{257}=0.0130.21/257​=0.013) عن الصفر.
  • أكبر قيمة للضجيج ليست ضجيجًا: أفضل إعداد بين إعدادات كثيرة عديمة الفائدة يبدو مهارة.
  • التحقق المتداخل يقيّم الإجراء كله بما فيه البحث بـ Ko(KiC+1)K_o(K_iC+1)Ko​(Ki​C+1) ملاءمة.
  • قارن بالضجيج: مكسب أقل من خطأ معياري واحد ليس اكتشافًا.

المختبر: ما الذي يُقيَّم

  • أفضل 100 إعداد عديم الفائدة15 نقطة
  • أفضل 1010 نقطة
  • ملاءمات بحث الشبكة10 نقطة
  • ملاءمات التحقق المتداخل15 نقطة
  • ما يبقى لتفسيره10 نقطة
  • أي بحث أمين10 نقطة
  • التحقق المتداخل10 نقطة
  • لماذا درجة الفائز مضخمة20 نقطة
0/ 8 تمت الإجابة
المهام
1إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

لكل من 100100100 إعداد عديم الفائدة IC بضجيج انحرافه المعياري 0.020.020.02. والأفضل المتوقع هو σzN\sigma z_NσzN​ بـ z100=2.51z_{100}=2.51z100​=2.51. كم هو؟ أعطه بثلاث خانات عشرية.

m=m =m=المقبول: ± 0.001
2إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

بـ N=10N=10N=10 إعدادات عديمة الفائدة فقط، z10=1.54z_{10}=1.54z10​=1.54 وσ=0.02\sigma=0.02σ=0.02. ما IC المتوقع للأفضل؟ أعطه بثلاث خانات عشرية.

m=m =m=المقبول: ± 0.001
3إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

يجرّب بحث الشبكة C=20C=20C=20 مرشحًا بـ K=5K=5K=5 طيات لكل منها. كم ملاءمة يجري دون عدّ إعادة الملاءمة الأخيرة؟

n=n =n=المقبول: ± 0.01
4إجابة رقمية15 نقطةبلا إجابة

للتحقق المتداخل Ko=5K_o=5Ko​=5 طيات خارجية وKi=3K_i=3Ki​=3 داخلية وC=20C=20C=20 مرشحًا زائد إعادة ملاءمة لكل طية خارجية. كم ملاءمة تلزم Ko(KiC+1)K_o(K_iC+1)Ko​(Ki​C+1)؟

n=n =n=المقبول: ± 0.01
5إجابة رقمية10 نقطةبلا إجابة

يبلغ IC فائزك 0.0600.0600.060 والأفضل المتوقع بين 100100100 إعداد عديم الفائدة 0.0500.0500.050. كم من الدرجة يزيد عما يعطيه الحظ وحده؟ أعطه بثلاث خانات عشرية.

x=x =x=المقبول: ± 0.001
6اختيار10 نقطةبلا إجابة

أي إجراء يعطي تقديرًا أمينًا لأداء النموذج المضبوط على بيانات جديدة؟

7رتّب الخطوات10 نقطةبلا إجابة

رتّب خطوات التحقق المتقاطع المتداخل.

اسحب لإعادة الترتيب، أو ركّز على عنصر واضغط مسافة لرفعه والأسهم لتحريكه ومسافة لإفلاته.

  1. 1قيّم النموذج المعاد ملاءمته على طية الاختبار الخارجية
  2. 2اعزل طية اختبار خارجية
  3. 3أعد ملاءمة أفضل إعداد على كامل مجموعة التدريب الخارجية
  4. 4ابحث عن الإعدادات بتحقق متقاطع داخلي على بيانات التدريب الخارجية
8اشرح بكلماتك20 نقطةبلا إجابة

في جملة أو جملتين اشرح لماذا تبالغ أفضل درجة تحقق يجدها بحث كبير عن المعاملات الفائقة في تقدير أداء النموذج على بيانات جديدة.

وضع الرياضياتإدخال بلوحة المفاتيح أو LaTeXالمهمة 1 من 8 · Ctrl ⏎ للتحقق

سجّل الدخول لتشغيل الكود الخاص بك.

قراءة كل المحاضرات مجانية. أنشئ حسابًا أو سجّل الدخول لتشغيل الكود وتنفيذ الاختبارات وتسليم هذا المختبر.

  • بيئة تطوير داخل المتصفح مع طرفية bash — لا حاجة لتثبيت أي شيء
  • تصحيح فوري ونقاط خبرة ومكانك في المسار
إنشاء حسابتسجيل الدخول
أو
المتابعة عبر GitHub