鄭州大學(xué)-機(jī)器學(xué)習(xí) 文獻(xiàn)股票預(yù)測(cè)

補(bǔ)充：提升樹(shù)3、結(jié)果分析4、結(jié)論01提升樹(shù)PleaseAddTextHere提升樹(shù)提升樹(shù)是以分類(lèi)樹(shù)或回歸樹(shù)為基本分類(lèi)器的提升方法回歸問(wèn)題的提升樹(shù)（基學(xué)習(xí)器為回歸樹(shù)）

02結(jié)果分析NYSE（紐約證券交易所）NASDAQ（納斯達(dá)克證券交易機(jī)構(gòu)）NSE（印度國(guó)家證券交易所）DowJonesIndustrialAverage(DJIAINDEX)S&P500Index(INX)MSFT微軟公司2005-01-01to2019-12-30BAC(美國(guó)銀行公司)CarMax,Inc.(KMX)XOM

(埃克森美孚公司)TATASTEEL（塔塔鋼鐵有限公司）HCLTECH(HCL技術(shù)有限公司)數(shù)據(jù)集（計(jì)算指標(biāo)）降維訓(xùn)練集（70%）十折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率測(cè)試集（30%）1、準(zhǔn)確率2、精度3、召回率4、F15、特異度分?jǐn)?shù)6、AUCET，VC，XGBoost，Adaboost，RF，BC結(jié)果分析AdaBoost在BAC、s&p500、DJIA、KMX、TATASTEEL、HCLTECH訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率得分最高訓(xùn)練集上利用十折交叉驗(yàn)證計(jì)算準(zhǔn)確率結(jié)果分析ExtraTrees分類(lèi)器產(chǎn)生了最好的平均準(zhǔn)確率AdaBoost的平均精度得分最高VotingClassifier平均召回率得分最高ExtraTrees分類(lèi)器平均F1分?jǐn)?shù)最高結(jié)果分析AdaBoost分類(lèi)器的平均特異性得分最高ExtraTrees分類(lèi)器的平均AUC得分最高RFAdaXGBCETVC準(zhǔn)確率（訓(xùn)練集）√準(zhǔn)確率（測(cè)試集）√精度（測(cè)試集）√召回率（測(cè)試集）√F1（測(cè)試集）√特異度（測(cè)試集）√AUC（測(cè)試集）√肯德?tīng)枀f(xié)和系數(shù)檢驗(yàn)在實(shí)踐中，經(jīng)常需要按照某特別的性質(zhì)來(lái)多次（k次）對(duì)n個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)估或者排序

假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題：Kendall’sW（肯德?tīng)枀f(xié)和系數(shù)）肯得爾協(xié)和系數(shù)又稱肯德?tīng)朩系數(shù)，是表示多列等級(jí)變量相關(guān)程度的一種方法常用于：K個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)n個(gè)事物進(jìn)行等級(jí)評(píng)價(jià)是否一致

W值越大，意味著各個(gè)個(gè)體在評(píng)估中有明顯不同，可以認(rèn)為認(rèn)為這樣所產(chǎn)生的評(píng)估結(jié)果是有道理的。因而越應(yīng)該拒絕零假設(shè)，接受備擇假設(shè)。而如果W值不顯著，意味著評(píng)估者對(duì)于諸位個(gè)體的意見(jiàn)很不一致，則沒(méi)有理由認(rèn)為能夠產(chǎn)生一個(gè)共同的評(píng)估結(jié)果

RFAdaXGBCETVCBAC364125XOM425136S&P500263154MSFT234165DJIA263154KMX362154TATASTEEL3.563.5152HCLTECH46321523.54127.593235Meanrank2.93755.1253.43751.12544.375

準(zhǔn)確率ET>VC>Adaboost>XGBoost>RF>BC.精度ET>AdaBoost>VC>RF>BC>XGBoost召回率F1分?jǐn)?shù)ET>VC>Adaboost=XGBoost>RF>BCET>VC>XGBoost>Adaboost>RF>BC訓(xùn)練集AdaBoost>VC>ET>XGBoost>RF>BC測(cè)試集準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率精度召回率F1AUCET>VC>XGBoost>Adaboost>RF>BC特異度ET>VC>Adaboost=XGBoost>RF>BCET>VC>Adaboost>XGBoost>RF>BCET>AdaBoost>VC>RF>BC>XGBoost04結(jié)論4、結(jié)論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AdaBoost模型在訓(xùn)練集的十倍交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率上優(yōu)于其他模型。對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)，只有準(zhǔn)確性、精確度、