Ethereum-and-xgboost

 Prediction of Ehereum Price via xgBoost

Introducere.

Ethereum, un blockchain descentralizat, open-source, cu funcționalitate de contract inteligent, a fost propus în 2013 de programatorul Vitalik Buterin. Dezvoltarea a fost finanțată prin crowdfunding în 2014, iar rețeaua a intrat în funcțiune pe 30 iulie 2015, cu 72 de milioane de monede.

Câteva lucruri interesante despre Ethereum(ETH):

Ether (ETH) este criptomoneda nativă a platformei. Este a doua cea mai mare criptomonedă după capitalizarea bursieră, după Bitcoin. Ethereum este cel mai utilizat blockchain.

Unele dintre cele mai importante corporații din lume s-au alăturat SEE (Alianța Ethereum, este o colaborare a multor start-up-uri din bloc) și au susținut „dezvoltarea ulterioară”. Unele dintre cele mai cunoscute companii sunt Samsung SDS, Toyota Research Institute, Banco Santander, Microsoft, J.P.Morgan, Merck GaA, Intel, Deloitte, DTCC, ING, Accenture, Consensys, Bank of Canada și BNY Mellon.

Informații referitoare la algoritmul folosit - xgBoost

XGBoost înseamnă „Extreme Gradient Boosting”. XGBoost este un framework optimizat de creștere a gradientului distribuit concepută pentru a fi extrem de eficientă, flexibilă și portabilă. Implementează algoritmi de învățare automată în cadrul Gradient Boosting. Oferă o creștere a arborelui paralel pentru a rezolva multe probleme de știință a datelor într-un mod rapid și precis.

Caracteristici XGBoost:

Învățare regularizată: Termenul de regularizare ajută la netezirea greutăților finale învățate pentru a evita supraajustarea. Obiectivul regularizat va tinde să selecteze un model care utilizează funcții simple și predictive.

Creșterea arborelui de gradient: Modelul ansamblului de arbori nu poate fi optimizat folosind metode tradiționale de optimizare în spațiul euclidian. În schimb, modelul este antrenat într-o manieră aditivă.

Contracție și subeșantionare pe coloană: Pe lângă obiectivul regularizat, sunt utilizate două tehnici suplimentare pentru a preveni supraadaptarea. Prima tehnică este contracția introdusă de Friedman. Contracția crește greutățile nou adăugate cu un factor η după fiecare pas de creștere a arborelui. Similar cu o rată de învățare în optimizarea stocastică, contracția reduce influența fiecărui copac și lasă spațiu pentru viitorii copaci pentru a îmbunătăți modelul.

Informații referitoare la setul date

Datele constau în total din 1813 înregistrări (1813 zile) cu 7 coloane.

Marimea: 55.3 kB

2015-prezent

Intrebari frecvente

Este Ethereum o investiție bună?

Pe piețele de criptomonede volatile, cu risc ridicat, este important să vă faceți propria cercetare pe o monedă sau un jeton pentru a determina dacă este potrivit pentru portofoliul dvs. personal de investiții. Dacă ETH este o investiție potrivită pentru dvs., va depinde de toleranța dvs. la risc și de cât de mult intenționați să investiți. Rețineți că performanța trecută nu este o garanție a randamentelor viitoare și nu investiți niciodată bani pe care nu vă puteți permite să-i pierdeți.

Cât de sus poate ajunge Ethereum în 2022? 

Este greu de spus. Nu știm ce se va întâmpla ca urmare a Merge pe termen lung, mai ales după ce piața s-a prăbușit la scurt timp după aceea, așa că ar trebui să așteptăm și să vedem.
De asemenea, țineți cont de faptul că criptomonedele pot fi foarte volatile și că prețurile pot scădea și crește.

Ar trebui să investesc în Ethereum?

Aceasta este o întrebare la care va trebui să răspunzi singur. Înainte de a face acest lucru, totuși, va trebui să efectuați propria cercetare.
Nu investiți niciodată mai mulți bani decât vă puteți permite să pierdeți, deoarece prețurile pot scădea și crește.

Bibliografie

1. Nadeem. “Introduction to XGBoost Algorithm | by Nadeem | Analytics Vidhya | Medium.” Medium, Analytics Vidhya, 5 Mar. 2021, https://medium.com/analytics-vidhya/introduction-to-xgboost-algorithm-d2e7fad76b04.
2. saikiranputta. “Ethereum EDA and XGBOOST Starter Code.  | Kaggle.” Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community, Kaggle, 11 July 2017, https://www.kaggle.com/code/saikiranputta/ethereum-eda-and-xgboost-starter-code/notebook.
3. ysthehurricane. “Bitcoin,Dogecoin,Etc Price Prediction -XGBoost | Kaggle.” Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community, Kaggle, 14 Sept. 2021, https://www.kaggle.com/code/ysthehurricane/bitcoin-dogecoin-etc-price-prediction-xgboost.
4. Dannen, Chris. Introducing Ethereum and solidity. Vol. 1. Berkeley: Apress, 2017.
5. Brownlee, Jason. XGBoost With python: Gradient boosted trees with XGBoost and scikit-learn. Machine Learning Mastery, 2016.