この記事面白いです。
使ってるデータもネットワークの構造もシンプルなのに150%を超える精度が出てるらしいです。
損失関数の設計が秀逸なのかな。
実行方法も書かれているので試してみます。
この記事面白いです。
使ってるデータもネットワークの構造もシンプルなのに150%を超える精度が出てるらしいです。
損失関数の設計が秀逸なのかな。
実行方法も書かれているので試してみます。
とりあえず動かしてみました。
10月1日以降のデータを利用しているようです。
Train on 3780 samples, validate on 420 samples
検証用データとしては3日分くらいでしょうか。
データ量としては少ないです。
とりあえず3回、そのまま回してみました。
一回目
早速回収率100%超えが出ました。
記事では二連単が150%を超えたと書かれていましたが、三連単・三連複が100%を超えて来ました。
二回目
一瞬だけ二連単が超えましたが、それ以外はどんどん右肩下がりですね。
過学習を起こしちゃったっぽい。
三回目
これも二回目と同様。
データが少ないのが原因でしょうか
考察
検証で回収率が150%を超えるとしても3日分くらいのデータだけだとちょっと心許ない?
次は2年分くらいのデータで検証をしてみます。
2015年1月1日からのデータ、約20万件くらいでやってみました。
何度かやってみましたが、そのままでは100%を超えることは無かったです。
とは言え、かなり良いところ(95~97%)までいきますね。
すごい
色々と改良してみた結果、三連単で120を超えるパターンも出てきました。
ただ、学習・検証の期間に含めていないデータで出してみると、怪しそう
検証期間まで含めた上での過学習になっている(データの質が変わった)のか
僕のデータの扱い方が間違っているのか
もう少しだけやってみます