Pourquoi mélangeons-nous les listes « achats » et « ventes » après les avoir équilibrées dans le contexte de la construction d'un réseau neuronal récurrent pour prédire les mouvements des prix des cryptomonnaies ?

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Le mélange des listes d'achats et de ventes après les avoir équilibrées est une étape importante dans la construction d'un réseau neuronal récurrent (RNN) pour prédire les mouvements de prix des cryptomonnaies. Ce processus permet de garantir que le réseau apprend à faire des prédictions précises en évitant tout biais ou modèle pouvant exister dans les données séquentielles.

Lors de la formation d'un RNN, il est courant d'équilibrer l'ensemble de données pour éviter que le modèle ne soit biaisé en faveur de la prédiction d'une classe par rapport à l'autre. Dans le contexte des mouvements de prix des cryptomonnaies, les « achats » et les « ventes » représentent deux classes ou étiquettes différentes. En équilibrant l'ensemble de données, nous visons à avoir une représentation égale des deux classes, ce qui aide le modèle à apprendre à faire des prédictions sans privilégier une classe par rapport à l'autre.

Cependant, si nous devions équilibrer l'ensemble de données et l'introduire directement dans le RNN sans le mélanger, le modèle pourrait encore apprendre des modèles ou des biais indésirables. Par exemple, si les « achats » étaient toujours répertoriés avant les « ventes » dans l’ensemble de données d’origine, le modèle pourrait apprendre à associer certains modèles ou fonctionnalités à la classe « achats » et d’autres à la classe « ventes ». Cela pourrait conduire à des prédictions inexactes face à des données du monde réel où l’ordre des « achats » et des « ventes » peut varier.

Le mélange de l'ensemble de données équilibré permet d'éliminer tout biais ou modèle potentiel pouvant exister en raison de l'ordre d'origine des données. En réorganisant de manière aléatoire les listes « achats » et « ventes », nous garantissons que le modèle apprend à se concentrer sur les caractéristiques et les modèles pertinents plutôt que de se fier à l'ordre des données. Cela améliore la capacité de généralisation du modèle et lui permet de faire des prédictions précises sur des données invisibles.

Pour illustrer ce point, considérons un exemple simplifié. Supposons que nous ayons un ensemble de données avec 100 échantillons « achats » et 100 échantillons « ventes ». Si nous équilibrons l’ensemble de données en sélectionnant au hasard 100 échantillons de chaque classe, nous obtiendrons un ensemble de données équilibré de 200 échantillons. Désormais, si nous mélangeons cet ensemble de données, l'ordre des échantillons « achète » et « vend » sera randomisé. Ce caractère aléatoire garantit que le modèle ne peut pas s'appuyer sur l'ordre des données et doit plutôt apprendre les modèles et les caractéristiques sous-jacents.

Le mélange des listes d'achats et de ventes après les avoir équilibrées est une étape importante dans la construction d'un RNN précis pour prédire les mouvements de prix des cryptomonnaies. Cela permet d'éliminer les biais et les modèles qui peuvent exister en raison de l'ordre d'origine des données, permettant au modèle de se concentrer sur les fonctionnalités pertinentes et de faire des prédictions précises sur des données invisibles.

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