Pouvez-vous nous expliquer les inconvénients de l'utilisation des machines à vecteurs de support (SVM) dans l'analyse financière et les prévisions de crypto-monnaie ?
Existe-t-il des limites en termes d'évolutivité, d'interprétabilité ou de capacité à gérer efficacement les relations non linéaires ?
De plus, comment la sensibilité de SVM aux hyperparamètres et le choix de la fonction du noyau pourraient-ils affecter la précision et la stabilité des prédictions sur le marché volatil des cryptomonnaies ?
Enfin, existe-t-il des algorithmes de machine learning plus adaptés à ce domaine, et si oui, pourquoi ?
5 réponses
GinsengGlory
Sun Sep 15 2024
Un autre défi auquel SVM est confronté est la gestion des données bruyantes.
Lorsque l'ensemble de données contient une quantité importante de bruit, comme des classes cibles qui se chevauchent, la précision de la classification de SVM peut en souffrir.
Cette limitation met en évidence la nécessité de techniques de prétraitement pour nettoyer et affiner les données avant d'appliquer SVM.
KpopMelody
Sun Sep 15 2024
L'algorithme SVM, malgré son utilisation généralisée dans diverses applications d'apprentissage automatique, est confronté à des limites lorsqu'il s'agit de traiter de grands ensembles de données.
Ses performances peuvent se détériorer considérablement à mesure que la taille de l’ensemble de données augmente, le rendant moins adapté au traitement de quantités massives d’informations.
CryptoChampion
Sat Sep 14 2024
De plus, les performances de SVM sont également affectées par le rapport entre les fonctionnalités et les échantillons de données d'entraînement.
Dans les scénarios où le nombre de fonctionnalités pour chaque point de données dépasse le nombre d'échantillons de données d'entraînement, SVM a tendance à sous-performer.
Ce problème souligne l'importance de la sélection des fonctionnalités et de la réduction de la dimensionnalité dans la préparation des données pour l'analyse SVM.
Luca
Sat Sep 14 2024
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CherryBlossomFall
Sat Sep 14 2024
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