Технология символьной регрессии (SR) позволяет строить модели, сопоставляя независимые переменные с зависимой в виде дерева выражений. В отличие от традиционных методов, SR начинает процесс без предварительных гипотез, что облегчает её адаптацию к новым данным и изменяющимся условиям рынка. SR предлагает возможность использования множества источников данных для более точной и комплексной аналитики.
Процесс символьной регрессии включает начальную генерацию случайных деревьев выражений и дальнейшую их генетическую оптимизацию через этапы кроссоверов и мутаций. Это улучшает соответствие модели данным и вводит элемент объясняемости, важный для понимания процессов внутри "черного ящика" моделей.
Реализация SR позволяет извлекать скрытые рыночные закономерности, остающиеся недоступными для других методов. Использование SR способствует улучшению предсказательной эффективности за счет возм...
Читать далее...
Процесс символьной регрессии включает начальную генерацию случайных деревьев выражений и дальнейшую их генетическую оптимизацию через этапы кроссоверов и мутаций. Это улучшает соответствие модели данным и вводит элемент объясняемости, важный для понимания процессов внутри "черного ящика" моделей.
Реализация SR позволяет извлекать скрытые рыночные закономерности, остающиеся недоступными для других методов. Использование SR способствует улучшению предсказательной эффективности за счет возм...
Читать далее...