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ho eseguito 40 esperimenti ML automatizzati sul modello di dota 2 durante la notte
il ciclo: l'agente AI modifica gli iperparametri → esegue il backtest → mantiene se migliore, ripristina se peggiore → ripeti
punteggio iniziale: 0.628
migliore trovato: 0.6427 (+2.3%)
principali scoperte:
→ il meta-apprendente più scarso (l1_ratio=0.20) è stato il miglior risultato
→ una foresta casuale più grande (500 alberi) ha aiutato
→ più regolarizzazione > più complessità
67.2% di accuratezza OOF, 15.8% di ROI su scommesse >2%
nessuna GPU necessaria. funziona sul Mac mentre dormo
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