Теперь проводим экспперимент с остановками на разных уровнях точности.
Будем останавливать обучение на разных степенях точности обучающей выборки.
Смотрим какого уровня доходности удается достигать.
Кроме того усредним будем усреднять рекомендации всех обученных сетей на каждом шаге точности и строить игру. Результаты рисуем пунктиром.
На каждом шаге учим по 10 сетей.
Как видно из графиков, модель показывает в тесте положительный отрыв по доходности, чего не было в прошлых экспериментах при ограничении валидацией.
Отрыв по доходности игры по усредненной рекомендации выше чем усредненный отрыв доходности всех сетей.
За пределами 0,03 по точности все графики уходят вниз. Там расчеты не велись.
Это хороший результат.
Теперь необходимо выяснить будет-ли расти тестовая выборка вслед за отборочной при использовании технологии ограничения по точности.
Комментариев нет:
Отправить комментарий