【摘 要】
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为了能够更好地预测股票的走向趋势,解决在大量特征和大数据下预测精度低的问题,在随机森林的基础上提出了一种基于Pearson系数的随机森林新的组合模型方法。利用Pearson系数进行相关性检验删除无关特征;使用改进的网格搜索法对决策树参数调优;利用随机森林将剩余特征进行建模回归预测,并得出最终结论。实验结果表明:改进后的随机森林在预测值的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)都得到了较大的提高。其中今世缘改进后的随机森林比传统随机森林的MSE值降低了56%,MAE值降低了37.3%,其他两只股票预测效果
【机 构】
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山东财经大学金融学院,山东财经大学计算机科学与技术学院,山东大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61972227),山东省重点研发计划(2018GGX101013),山东省高等学校优势学科人才队伍培育计划。
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为了能够更好地预测股票的走向趋势,解决在大量特征和大数据下预测精度低的问题,在随机森林的基础上提出了一种基于Pearson系数的随机森林新的组合模型方法。利用Pearson系数进行相关性检验删除无关特征;使用改进的网格搜索法对决策树参数调优;利用随机森林将剩余特征进行建模回归预测,并得出最终结论。实验结果表明:改进后的随机森林在预测值的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)都得到了较大的提高。其中今世缘改进后的随机森林比传统随机森林的MSE值降低了56%,MAE值降低了37.3%,其他两只股票预测效果
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