【华泰金工林晓明团队】最近一个月SVM表现最好——人工智能选股...
14.对抗过拟合:从时序交叉验证谈起15.人工智能选股之卷积神经网络16.再论时序交叉验证对抗过拟合17.人工智能选股之数据标注方法实证18.机器学习选股模型的调仓频率实证19.偶然中的必然:重采样技术检验过拟合20.必然中的偶然:机器学习中的随机数21.基于遗传规划的选股因子挖掘22.基于CSCV框架...
终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
结论2:其他模型,尤其是前沿模型,没有表现出过拟合的迹象许多模型在所有性能区域都显示出很小的过拟合迹象,特别是包括专有MistralLarge在内的所有前沿或接近前沿的模型,在GSM8k和GSM1k上的表现似乎相似。对此,研究者提出了两个可能的假设:1)前沿模型具有足够先进的推理能力,因此即使它们的训练集中已经出...
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。往往我们希望学得的模型能够好地认识新的草莓,这种能力被称为“泛化”(Generalization)。*泛化(Genera...
怎么测试交易系统-期货频道-和讯网
然而,过度优化(过拟合)是一个常见陷阱,它可能导致系统在实际交易中表现不佳。因此,在优化过程中应保持谨慎,避免过度调整参数。3.模拟交易模拟交易是连接回测与实盘交易的桥梁。通过在实时市场环境中使用虚拟资金进行交易,您可以观察系统在真实市场条件下的反应。这一阶段有助于发现回测中未暴露的问题,如滑点、交...
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络 GAN 初探——华泰人工智能...
检验量化策略过拟合程度在量化投资领域,GAN的另一个应用场景是针对量化策略开发的“痛点”——回测过拟合问题,即模型在回测阶段表现良好,在实盘阶段表现不佳。我们在《人工智能19:偶然中的必然:重采样技术检验过拟合》(20190422)和《人工智能22:基于CSCV框架的回测过拟合概率》(20190617)研究中,介绍两种检验回测过拟...
再谈量化策略失效的问题
过度拟合:在构建量化模型时,如果过度拟合了历史数据,即过多地依赖历史数据的特定模式,可能会导致模型在未来的表现不佳(www.e993.com)2024年8月5日。这样的策略在真实市场中可能会失效。数据质量问题:策略的有效性取决于使用的数据的质量和准确性。如果数据出现错误或缺失,可能会导致策略的信号不准确,从而失效。
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
七、通过随机化及调整场景分布来解决“过拟合”的问题在学习合成数据的过程中,笔者注意到,不少开发者都反映,基于真实数据训练出的模型,很容易出现“过拟合”(Overfitting)的问题。所谓过拟合,指模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现较差的情况。当模型过度拟合时,它学习到了训练数据中的细节...
奥卡姆剃刀的“谎言”
泛化(generalization)是模型对新的、未见过的数据的表现能力。一个有良好泛化能力的模型能够很好地应用于未见过的数据,即使这些数据在训练时并未出现。过拟合(overfitting)则是指模型过度复杂,以至于开始“记忆”训练数据中的噪声或异常值,而不是从数据中学习其内在规律。
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
(3)在稀疏数据环境中,提升预测性能。在数据点稀疏的环境中预测时空模式是一项挑战,主要因为模型在这种情况下容易过拟合。例如,在预测犯罪等场景中,数据往往较为稀疏,这使得基线模型在跨区域预测任务中表现不佳,召回率低,暗示可能存在过拟合的问题。为解决这一挑战,我们的模型采用了一种创新的策略,将时空学习与大型...
Ghostbuster:一个准确度高的AI生成文本检测工具
简单使用困惑度(perplexity)的模型通常无法捕捉更复杂的特征,在新的写作领域表现尤为糟糕。与此相反,基于大型语言模型(如RoBERTa)的分类器虽然能轻松捕捉复杂特征,但容易对训练数据过拟合且泛化性能差。Ghostbuster的方法在这两者之间取得了平衡,既能够捕捉复杂特征,又不容易过拟合。