Was bedeutet "Lineare Gesetz-basierte Merkmalsraumtransformation"?

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Die lineare Gesetz-basierte Merkmalsraumtransformation, oder LLT, ist eine Methode, die dabei hilft, Zeitseriendaten zu klassifizieren, also eine Folge von Datenpunkten, die zu aufeinanderfolgenden Zeiten gemessen werden. Diese Technik ist besonders nützlich, um Preisänderungen vorherzusagen, wie zum Beispiel die von Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum.

#Wie LLT funktioniert

LLT beginnt damit, die Daten in zwei Gruppen aufzuteilen: ein Trainingsset und ein Testset. Das Trainingsset hilft dabei, Muster in den Daten mit speziellen Techniken zu erkennen. Sobald diese Muster gefunden sind, werden sie verwendet, um die Daten des Testsets zu ändern. Dieser Prozess umfasst ein paar einfache Schritte, die von spezifischen Funktionen in einem R-Paket namens LLT durchgeführt werden.

#Anwendung in Kryptowährungen

LLT kann angewendet werden, um die Preisbewegungen von Kryptowährungen vorherzusagen. Indem man sich die Preisdaten ansieht, die über die Zeit gesammelt wurden, analysiert LLT, ob die Preise in naher Zukunft wahrscheinlich steigen oder fallen. Diese Analyse kann die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern, die mit standardmäßigen maschinellen Lernmethoden gemacht werden. Die Ergebnisse zeigen, dass LLT dabei hilft, bessere Vorhersagen für verschiedene Kryptowährungen zu treffen und hebt seine Effektivität in diesem Bereich hervor.