AI 【機械学習】Catboostのパラメーターの説明
はじめに機械学習の分野で、勾配ブースティング（Gradient Boosting）は高い予測精度と扱いやすさから多くの場面で利用されています。その中でもCatBoostは、カテゴリ変数を自動的に処理できる点や過学習に強い点が評価され、分類問...
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AI 【機械学習】CatBoostで差をつける！不要指標を排除して精度を伸ばす秘訣
はじめにFXレートの機械学習予測では、どのような特徴量を入力に使うかがモデル精度に大きく影響します。終値のようなシンプルな時系列データだけを使うか、RSI・移動平均・ATRなど多数のテクニカル指標を組み合わせるかで、モデルの振る舞いは変わり...
機械学習 【機械学習FX】Catboostの引数「border_count」とは
CatBoost は決定木ベースの勾配ブースティングライブラリであり、数値特徴量に対して自動的に量子化（ビン分割）を行うことで高速化と過学習抑制を実現しています。その量子化を制御する主要パラメータが border_count です。本記事では、border_count の意味やデフォルト値、調整方法、実践的な使い方例と注意点を解説します。
機械学習 【機械学習FX】CatBoostの木の深さはCNN-LSTMの何パラメーターに相当する？〜FX予測のためのモデル選定〜
MQL5で機械学習によるFX予測モデルを構築している方にとって、「CatBoostの木の深さって、ディープラーニングでいうとどれくらいの複雑さなの？」と疑問に思ったことはありませんか？この記事では、CatBoostとCNN-LSTMの構造的...
AI 【AIFX】CatBoost × 為替トレード実例まとめ
CatBoostがリアルマネー運用に使われている 3つの事例を「モデル設定」「特徴量」「時間足」の観点で整理しました。実務でパラメータを探る際のヒントとしてご活用ください。事例①EUR/USDH1 ― MetaTrader5 EA概要Met...
機械学習 【ONNX】CatBoostRegressorのONNXモデルをMQL5で使用する方法
はじめにMQL5でCatBoostRegressorで作成したONNXモデルを使用する際に起きる問題と解決方法について解説します。CatBoostは優れた決定木ベースのアルゴリズムですが、ONNXへの出力形状とMQL5の期待する出力形状に不...
MQL5記事 【AI 自動売買】CatBoostでの構築からMT5実装まで
CatBoostを活用したFX取引の最新手法を解説。モデル構築からMT5実装まで、AIによる予測の可能性と課題を探ります。カテゴリカル変数処理や順序付きブースティングなど、CatBoostの特徴を詳しく紹介。FX取引の未来を見据えた必読記事。