2. 使用数据可视化工具探索数据以识别模式或趋势。 3. 使用线性回归、随机森林或神经网络等机器学习算法构建预测模型。 4. 使用均方误差等指标评估模型的性能。 5. 在单独的数据集上测试模型,看看它对新数据的推广效果如何。 6. 使用您的模型预测三只股票的未来价格,并使用最新/实时股票数据集对其进行测试。 标准:...
机器学习 课程论文的答辩,题目:《基本面异象与股票收益:基于机器学习方法》摘要:本文基于 1985 年 1 月至 2022 年月的美股市场的 207 项异象 (因子),采用线性回归、预测组合算法、 Lasso 回归、岭回归、弹性网络回归、偏最小二乘回归、支持向量机、梯度提升树、极端梯
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