人工智能研究之八：Xgboost算法在选股中的应用-200317[23页]

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摘要：

table_main]金融衍生品跟踪报告模板证券研究报告·金融工程深度人工智能研究之八——Xgboost算法在选股中的应用主要结论决策树及Boosting思想是理解Xgboost算法不可或缺的部分Xgboost算法是Boosting（集成）算法的高效体现。集成学习方法是将多个学习模型组合，使得组成的模型具有更强的泛化能力。另外，Xgboost的基模型一般选择均为CART分类回归树，其逻辑清晰且理论优美，适合用于金融领域。报告将首先介绍CART分类回归树与boosting思想，再衍生至高效实现其思想的Xgboost。将全市场收益率按大小顺序等分为三类，本文利用Xgboost算法对股票收益率所属类...

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