Perché mescoliamo gli elenchi "acquista" e "vende" dopo averli bilanciati nel contesto della costruzione di una rete neurale ricorrente per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute?

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Mescolare le liste "acquisti" e "vendite" dopo averle bilanciate è un passaggio importante nella creazione di una rete neurale ricorrente (RNN) per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute. Questo processo aiuta a garantire che la rete impari a fare previsioni accurate evitando qualsiasi distorsione o schema che potrebbe esistere nei dati sequenziali.

Durante l'addestramento di un RNN, è comune bilanciare il set di dati per evitare che il modello sia distorto verso la previsione di una classe rispetto all'altra. Nel contesto dei movimenti dei prezzi delle criptovalute, gli "acquisti" e le "vendite" rappresentano due diverse classi o etichette. Bilanciando il set di dati, miriamo ad avere una rappresentazione uguale di entrambe le classi, il che aiuta il modello a imparare a fare previsioni senza favorire una classe rispetto all'altra.

Tuttavia, se dovessimo bilanciare il set di dati e inserirlo direttamente nell'RNN senza mescolarlo, il modello potrebbe comunque apprendere alcuni schemi o pregiudizi indesiderati. Ad esempio, se gli "acquisti" fossero sempre elencati prima delle "vendite" nel set di dati originale, il modello potrebbe imparare ad associare determinati modelli o caratteristiche alla classe "acquista" e altri alla classe "vende". Ciò potrebbe portare a previsioni imprecise di fronte a dati del mondo reale in cui l'ordine di "acquisti" e "vendite" può variare.

Mescolare il set di dati bilanciato aiuta a eliminare eventuali pregiudizi o modelli che potrebbero esistere a causa dell'ordine originale dei dati. Riordinando in modo casuale gli elenchi "acquista" e "vende", ci assicuriamo che il modello impari a concentrarsi sulle caratteristiche e sui modelli rilevanti piuttosto che fare affidamento sull'ordine dei dati. Ciò migliora la capacità di generalizzazione del modello e gli consente di effettuare previsioni accurate su dati invisibili.

Per illustrare questo punto, consideriamo un esempio semplificato. Supponiamo di avere un set di dati con 100 campioni di "acquisti" e 100 "vendite". Se bilanciamo il set di dati selezionando casualmente 100 campioni da ciascuna classe, ci ritroveremmo con un set di dati bilanciato di 200 campioni. Ora, se mescoliamo questo set di dati, l'ordine dei campioni "acquista" e "vende" sarà randomizzato. Questa casualità garantisce che il modello non possa fare affidamento sull'ordine dei dati e debba invece apprendere i modelli e le caratteristiche sottostanti.

Mescolare le liste "acquisti" e "vendite" dopo averle bilanciate è un passaggio importante nella creazione di un RNN accurato per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute. Aiuta a eliminare pregiudizi e modelli che potrebbero esistere a causa dell'ordine originale dei dati, consentendo al modello di concentrarsi sulle caratteristiche rilevanti e di fare previsioni accurate su dati invisibili.

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