リターン方向予測の XGBoost:クラス不均衡と決定しきい値
リターン方向分類器は不均衡な問題であり、0.5 は正しい決定しきい値ではありません。暗号資産データで scale_pos_weight、焦点損失、精度制約付きしきい値最適化を比較し、XGBoost、LightGBM、CatBoost のエンジニアリング上の違いも説明します。
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リターン方向分類器は不均衡な問題であり、0.5 は正しい決定しきい値ではありません。暗号資産データで scale_pos_weight、焦点損失、精度制約付きしきい値最適化を比較し、XGBoost、LightGBM、CatBoost のエンジニアリング上の違いも説明します。
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