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FTRL参数设置分为学习率、正则化和稀疏度三个方面。
1. 学习率：FTRL算法中的学习率需要根据具体的数据集和问题进行选择。如果数据集稀疏性较高，可以选择较大的学习率，以便更好地利用数据的稀疏性；如果数据集稠密性较高，可以选择较小的学习率，以避免过拟合。
2. 正则化：FTRL算法中的正则化参数可以控制模型的复杂度，避免过拟合。一般来说，如果数据集较大，可以选择较小的正则化参数；如果数据集较小，可以选择较大的正则化参数。
3. 稀疏度：FTRL算法能够处理稀疏特征，通过调整稀疏度参数可以控制模型对特征的选择程度。较低的稀疏度参数可以使得模型选择更多的特征，适用于数据集稀疏性较高的情况；较高的稀疏度参数可以使得模型选择较少的特征，适用于数据集稠密性较高的情况。总的来说，FTRL参数的设置需要综合考虑数据集的特点和需求，灵活调整学习率、正则化和稀疏度参数，以获得更好的模型性能。
2023-10-23 13:39:42 -
最佳设置一般是选用（6，3，3）这个参数，其含义是5个交易日内，三个交易日之间的变化情况。
2023-10-23 13:39:42 -
FTRL（Factorization Machine Relevance Vector Machine）是一种机器学习算法，用于解决稀疏高维分类和回归问题。它的参数设置如下：
1
learning_rate: 学习率，控制算法更新步长的大小。
2
alpha: 正则化参数，控制模型复杂度的程度。
3
beta: 因子化机器的参数，控制特征之间的相互作用。
4
n_iter: 迭代次数，控制算法收敛的次数。
5
subsample: 样本采样比例，控制训练集的大小。
6
store_models: 是否存储中间模型，方便之后预测使用。
7
具体参数设置需要根据具体数据集和任务进行调试。
2023-10-23 13:39:42
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