Anwendung von maschinellem Lernen zur Implementierung gleitender Durchschnitte

Das Konzept des gleitenden Durchschnitts

Der gleitende Durchschnitt ist eine technische Analysemethode, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet wird. Es handelt sich um eine statistische Technik zur Analyse von Zeitreihendaten durch Berechnung des Durchschnitts aufeinanderfolgender Datenpunkte innerhalb eines gleitenden Fensters. Die Hauptfunktion des gleitenden Durchschnitts besteht darin, die Datenschwankungen zu glätten und so die Auswirkungen kurzfristiger Schwankungen und Rauschen auf die Daten zu verringern. Durch die Verwendung gleitender Durchschnitte können wir Trends und Muster in unseren Daten leichter erkennen. Dies ist sehr hilfreich bei der Vorhersage zukünftiger Datentrends und -verhaltens. Daher sind gleitende Durchschnitte ein wichtiges technisches Analysewerkzeug beim maschinellen Lernen.

Die Technik des gleitenden Durchschnitts erfordert das Festlegen der Fenstergröße, auch Spanne genannt, die die Anzahl der in der Berechnung verwendeten Datenpunkte bestimmt. Die Wahl der Fenstergröße hat Einfluss auf die Glätte des Durchschnitts. Eine größere Fenstergröße führt zu einem glatteren Durchschnitt, reagiert jedoch langsamer auf Datenänderungen. Im Gegensatz dazu sorgt eine kleinere Fenstergröße für eine empfindlichere Reaktion, ist aber auch anfällig für kurzfristige Schwankungen der Daten. Daher gibt es einen Kompromiss zwischen Laufruhe und Reaktionsfähigkeit. Darüber hinaus reagieren gleitende Durchschnitte empfindlich auf Ausreißer und spiegeln möglicherweise nicht genau das zugrunde liegende Muster der Daten wider. Daher müssen Sie bei der Verwendung von Techniken des gleitenden Durchschnitts mit langsamen Reaktionen auf Datenänderungen und einer möglichen Hysterese rechnen.

Gleitende Durchschnitte und Optimierungsalgorithmen beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen besteht unser Ziel darin, den Fehler zwischen den Vorhersageergebnissen des Modells und dem tatsächlichen Zielwert zu minimieren, indem wir die Parameter des Modells anpassen. Um die Größe des Fehlers zu messen, fassen wir die Leistung des Modells mithilfe einer Zielfunktion zusammen, bei der es sich normalerweise um einen mathematischen Ausdruck handelt. Um das Ziel der Minimierung der Zielfunktion zu erreichen, verwenden wir einen Optimierungsalgorithmus, um die Parameter des Modells abzustimmen.

Eine der Herausforderungen der Optimierung besteht darin, die geeignete Lernrate zu bestimmen, die die Schrittgröße in jeder Iteration bestimmt. Eine gängige Lösung besteht darin, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, um die Lernrate anzupassen.

Der gleitende Durchschnitt beinhaltet die Berechnung eines exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts einer Zielfunktion über die Zeit.

Zum Beispiel definieren wir zunächst die notwendigen Parameter.

Angenommen, J(t) ist die Zielfunktion der Iterationszeit t und J_avg(t) ist der gleitende Durchschnitt der Iterationszeit t. In jeder Iteration wird der gleitende Durchschnitt durch die folgende Gleichung aktualisiert:

J_avg(t+1)=beta*J_avg(t)+(1-beta)*J(t+1)

Es ist zu beachten, dass In der obigen Gleichung ist Beta ein Parameter, der die Gewichtung des vorherigen Durchschnitts bestimmt. Wenn Beta nahe bei 1 liegt, ändert sich der gleitende Durchschnitt langsamer und stützt sich stärker auf vergangene Daten. Und wenn Beta nahe bei 0 liegt, sind die Änderungen des gleitenden Durchschnitts empfindlicher und konzentrieren sich stärker auf die aktuelle Iteration. Daher wirkt sich die Wahl eines geeigneten Beta-Werts direkt auf das Verhalten des gleitenden Durchschnitts und den Optimierungsprozess aus.

Die Lernrate ist umgekehrt proportional zur Quadratwurzel des gleitenden Durchschnitts. Wenn der Durchschnitt groß ist, ist er umso kleiner, was darauf hinweist, dass das Modell umso näher am Minimum liegt liegt nahe am Minimum und das Modell ist weit vom Minimum entfernt. Berechnen Sie die Lernrate mithilfe der folgenden Gleichung:

learning_rate=alpha/sqrt(J_avg(t))

wobei Alpha der konstante Faktor ist, der die anfängliche Lernrate bestimmt.

Jetzt können wir Python verwenden, um den Algorithmus für den gleitenden Durchschnitt zu implementieren. Der Code lautet wie folgt:

import numpy as np
def moving_average_schedule(x_0,gradient,J,T,alpha,beta):
J_avg=J(x_0)
x=x_0
for t in range(T):
learning_rate=alpha/np.sqrt(J_avg)
x=x-learning_rate*gradient(x)
J_avg=beta*J_avg+(1-beta)*J(x)
return x

An diesem Punkt haben wir die Optimierungsparameter erhalten. Unter diesen ist x_0 der anfängliche Optimierungsparameter, Gradient(x) ist eine Funktion, die den Gradienten der Zielfunktion bei x zurückgibt, J(x) ist eine Funktion, die den Wert der Zielfunktion bei x zurückgibt, T ist die Zahl der Iterationen, und Alpha bestimmt den anfänglichen Lernfaktor. Der konstante Faktor der Rate, Beta, ist der Parameter des gleitenden Durchschnitts. Das Endergebnis x ist der optimierte Parameter nach T Iterationen.

Insgesamt sind gleitende Durchschnitte eine einfache und effektive Möglichkeit, Lernraten in Optimierungsalgorithmen zu planen. Mithilfe des gleitenden Durchschnitts der Zielfunktion kann die Lernrate entsprechend der Konvergenz des Optimierungsprozesses dynamisch angepasst werden, was zur Verbesserung der Stabilität und Effizienz der Optimierung beiträgt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung von maschinellem Lernen zur Implementierung gleitender Durchschnitte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!