【AI量化分析】小明在量化中使用交叉验证原理深度分析解读

进行交叉验证好处

提高模型的泛化能力:通过将数据集分成多个部分并使用其中的一部分数据进行模型训练,然后使用另一部分数据对模型进行测试,可以确保模型在未见过的数据上表现良好。这样可以降低模型过拟合或欠拟合的风险,提高模型的泛化能力。
最大化数据利用:在传统的机器学习流程中,通常将数据集分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,而测试集用于评估模型的性能。这种方式可能会导致数据的浪费,因为测试集可能没有充分利用。通过交叉验证,每个样本都可以被用作训练集和验证集,从而更好地利用所有可用的数据。
稳定性和可重复性:由于交叉验证可以产生一致的结果,因此可以提高实验的稳定性和可重复性。在进行机器学习实验时,不同的数据划分可能导致不同的结果。通过交叉验证,可以消除这种随机性,得到更加稳定和可靠的结果。
参数选择:交叉验证还可以用于选择最佳的模型参数。例如,可以通过比较不同参数设置下的交叉验证结果,选择最优的参数。这种方法可以帮助我们找到在各种不同场景下都能表现良好的参数。
降低偏差:将数据集随机分成多个部分可以减少由单一数据划分带来的偏差。例如,如果数据集中的某些样本具有特殊的特征或分布,那么这些样本可能会对模型的训练产生影响。通过交叉验证,可以确保每个子集都有相似的分布,从而降低偏差。
总的来说,交叉验证是一种非常有效的机器学习方法,可以帮助我们提高模型的泛化能力、稳定性和可重复性,同时还可以用于选择最佳的模型参数。在进行机器学习实验时,建议使用交叉验证来获得更加准确和可靠的结果。

为什么说交叉验证是最好的分割数据的方法

根据目的和意图,对数据分割的方法有简单拆分,分层拆分,留出拆分,但是以上方法都不完美,最好的拆分方法是交叉验证拆分:将数据集分成k份,每次使用其中的k-1份数据进行训练,剩余的一份数据进行测试。这种方法的优点是能够充分利用数据,并且在每次迭代中都保留了一部分数据作为验证集,有助于调整模型参数和选择最佳模型。但需要注意的是,k的选择会影响模型的泛化能力,通常k值越大,模型的泛化能力越强。
以下是交叉验证的源码

from sklearn.model_selection import KFold
import pandas as pd# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = data.drop('date', axis=1)  # 假设日期作为目标变量
y = data['date']# 定义交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)for train_index, test_index in kf.split(X):# 提取训练和测试数据X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]# 在此处进行模型训练和评估等操作# ...

n_estimators 是个啥?

在机器学习和数据科学中,n_estimators 是一个常用于集成学习算法的参数,特别是在随机森林(Random Forest)和梯度提升机(Gradient Boosting)等算法中。这个参数表示在构建集成模型时所使用的基学习器的数量。

具体来说:

在随机森林中,n_estimators 指的是森林中决策树的数量。
在梯度提升机中,n_estimators 指的是模型中的弱学习器或基模型的数量。
为了获得更好的预测性能,通常建议使用足够多的基学习器来形成集成模型。然而,增加基学习器的数量并不总是带来性能提升,因为过拟合也可能发生。因此,选择一个合适的 n_estimators 值通常需要进行一些实验和交叉验证。

在随机森林中,除了 n_estimators 外,还有一个与之相关的参数叫做 max_depth,它限制了每棵树的最大深度。这些参数可以用来控制模型的复杂度和过拟合的风险。

交叉验证如何

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = data[['open', 'high', 'low', 'close']]
y = data['date']# 定义参数网格
param_grid = {'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500]}# 定义交叉验证和模型评估
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
score_func = lambda model, X, y: accuracy_score(y, model.predict(X))# 执行网格搜索
grid = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=kf, scoring=score_func)
grid.fit(X, y)# 输出最佳参数和最高得分
print("Best parameters:", grid.best_params_)
print("Best score:", grid.best_score_)

在上述代码中,我们首先从数据集中读取特征和目标变量。然后,我们定义了一个参数网格param_grid,其中包含不同的n_estimators值。接下来,我们使用5折交叉验证KFold来划分数据集,并定义一个评估函数score_func,用于计算模型的准确率。然后,我们使用GridSearchCV执行网格搜索,传入我们的模型(RandomForestClassifier)、参数网格、交叉验证和评估函数。最后,我们打印出最佳参数和最高得分。

通过执行上述代码,我们可以找到最佳的n_estimators值,使得模型在交叉验证中获得最高的准确率。你可以根据实际情况调整参数网格中的其他超参数,以找到最佳的模型配置。

接近股市

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score, cross_validatedef regress_process(estimator, train_x, train_y_regress, test_x, test_y_regress):# 训练训练集数据estimator.fit(train_x, train_y_regress)# 使用训练好的模型预测测试集对应的ytest_y_prdict_regress = estimator.predict(test_x)# 绘制实际股价涨跌幅度plt.plot(test_y_regress.cumsum())# 绘制通过模型预测的股价涨跌幅度plt.plot(test_y_prdict_regress.cumsum())# 针对训练集数据做交叉验证scores = cross_val_score(estimator, train_x, train_y_regress, cv=10)# 打印交叉验证得分print('Cross-validation scores: ', scores)print('Mean cross-validation score: ', np.mean(scores))# 实例化随机森林回归对象estimator
estimator = RandomForestRegressor()
# 将回归模型对象、训练集x、训练集连续y值、测试集x、测试集连续y值传入
regress_process(estimator, train_x, train_y_regress, test_x, test_y_regress)

探索随机森林的神奇力量,掌握参数调整的魔法,让我们在金融领域中驾驭数据的海洋。使用交叉验证作为指南,让我们找到最佳的模型配置,为我们的预测之旅保驾护航。

在这里插入图片描述

现在,请闭上眼睛,想象一下你是一名勇敢的探险家,手持一把神奇的指南针,在数据的大陆上探索未知的领域。这个指南针就是交叉验证,它会指引你找到最佳的模型配置,帮助你战胜数据挑战。

当你遇到一个神秘的山洞时,不要害怕,打开你的指南针,让它指引你前行。你会发现,这个山洞里面隐藏着许多宝藏,这些宝藏就是不同的参数配置。有些宝藏会让你的模型熠熠生辉,有些则会让你的模型黯然失色。

通过交叉验证,你可以安全地探索这个山洞,找到属于你的最佳宝藏。你会发现,这个宝藏不仅仅是一组超参数,更是一种智慧和勇气的象征。

所以,现在拿起你的指南针,踏上你的数据探险之旅吧!让交叉验证成为你的得力助手,共同开启一段令人难忘的旅程。相信我,当你找到那颗最佳的超参数组合时,你会发现整个世界都在为你喝彩!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/656053.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

浅谈MySQL3种日志

浅谈MySQL3种日志 日志是mysql数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和un…

Qt|QPushButton控件讲解

前提 按钮分为了四种状态:常态、聚焦、按下、禁用 前一段时间更新了MFC框架下CButton的自绘。因为MFC框架下的按钮限制性很高,所以只能由自绘实现各种风格,但是QT框架完美的解决了这个问题,我们只需要了解如何调用,就…

springboot 个人网盘系统 java web网盘文件分享系统 web在线云盘

springboot 个人网盘系统 java web网盘文件分享系统 web在线云盘 开发工具:Eclipse/idea Java开发环境:JDK8.0 Web服务器:Tomcate9.0。 数据库:MySQL数据库。 技术框架:Struts2SpringHibernate和JSP 有详细的源码&#xff0…

MySQL 函数参考手册

目录 MySQL 字符串函数 MySQL 数值函数 MySQL 日期函数 MySQL 高级函数 MySQL 字符串函数 函数描述ASCII返回特定字符的 ASCII 值CHAR_LENGTH返回字符串的长度(以字符为单位)CHARACTER_LENGTH返回字符串的长度(以字符为单位)…

【机器学习前置知识】隐变量

隐变量又称潜变量,顾名思义就是隐藏着的随机变量,它不能通过观测来得到,或者说它产生的过程是不可观测的,然而它却可以在潜移默化中影响可观测变量。 我们用抛硬币为例来解释什么是隐变量。假设有 A 、 B 、 C A、B、C A、B、C …

使用nginx对视频、音频、图片等静态资源网址,加token签权

目前很多静态资源,都可以无权限验证,进行访问或转发,对有价值的资源进行签权,限制转发无法在代码中实现拦截,我们可以使用nginx对视频、音频、图片等静态资源网址,加token签权 如: http://192.168.1.22/123.mp3 http://192.168.1.22/123.m3u8 http://192.168.1.22/1…

十一、C++核心编程(1)内存分区模型

本阶段主要针对面向对象程技术做详细讲解,探讨C中的核心和精髓。 一、内存分区模型 1、C程序在执行时,将内存大方向划分为4个区域: 代码区:存放函数体的二进制代码,由操作系统进行管理的全局区:存放全局变量和静态变量以及常量…

qt5-入门

参考: qt学习指南 Qt5和Qt6的区别-CSDN博客 Qt 学习之路_w3cschool Qt教程,Qt5编程入门教程(非常详细) 本地环境: win10专业版,64位 技术选择 Qt5力推QML界面编程。QML类似HTML,可以借助CSS进…

【超详细教程】GPT-SoVITs从零开始训练声音克隆教程(主要以云端AutoDL部署为例)

目录 一、前言 二、GPT-SoVITs使用教程 2.1、Windows一键启动 2.2、AutoDL云端部署 2.3、人声伴奏分离 2.4、语音切割 2.5、打标训练数据 2.6、数据集预处理 2.7、训练音频数据 2.8、推理模型 三、总结 一、前言 近日,RVC变声器的创始人(GitH…

Linux——Ubuntu安装MySQL并设置远程登录

1、安装mysql8.0.35 1.更新包列表,首先,确保您的系统已更新到最新状态。运行以下命令来更新包列表和安装最新的软件包: sudo apt update sudo apt upgrade2.安装MySQL服务器:运行以下命令来安装MySQL服务器: sudo a…

【C++】this指针

this指针! 目录 this指针的引出:从C语言中理解this指针: this指针的特性:练习: this指针的引出: 我们知道,类中的成员函数是有专门的存放区:公共代码区,这也就意味着我…

方案:将vue项目放在SpringMVC中,并用tomcat访问

需要先将项目生成一次war包才能访问项目的webapp文件夹下的资源,否则tomcat的webapp文件夹下面不会生成对应资源文件夹就无法访问。 问题:目录如下: 今天我测试了一下将vue打包后,放入webapp下面访问,却发现vue项目无…

第九节HarmonyOS 常用基础组件13-TimePicker

1、描述 时间选择组件,根据指定参数创建选择器,支持选择小时以及分钟。默认以24小时的时间区间创建滑动选择器。 2、接口 TimePicker(options?: {selected?: Date}) 3、参数 selected - Date - 设置选中项的时间。默认是系统当前的时间。 4、属性…

软件工程学科的本质

软件工程学科的本质是分析与设计,是画图,是进行软件架构设计,进行进行软件项目管理。而非写代码。 分析有结构化分析,面向对象分析法,都用图来描述表达。 设计有结构化设计,面向对象设计法,都…

云计算运维 · 第三阶段 · git

学习b记 第三阶段 三、持续集成 1、git #安装 yum -y install git[rootgit-git ~]# git config –-global user.name "qxl" # 配置git使用用户 [rootgit-git ~]# git config –-global user.email "qxlmail.com" # 配置git使用邮箱 [rootgit-git ~]# g…

面试题 02.07. 链表相交(力扣LeetCode)

文章目录 面试题 02.07. 链表相交题目描述解题思路c代码优化后c代码 面试题 02.07. 链表相交 题目描述 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点,返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 …

java代码中直接调用存储过程

开启数据库语句批处理 url: jdbc:mysql://192.168.0.xxx:3306/xxx?useSSLfalse&useUnicodetrue&characterEncodingutf-8&zeroDateTimeBehaviorCONVERT_TO_NULL&serverTimezoneUTC&allowMultiQueriestrue 重点: allowMultiQueriestrue mysql…

医疗保健和生命科学组织的远程访问解决方案

医疗保健和生命科学组织的远程访问解决方案——随时随地为医疗保健和生命科学人员提供相关信息 引领生命科学远程工作的IT新高度 生命科学组织一直承受着改进工作流程、降低成本和比以往更快地交付产品的压力。 使用远程访问和集中式 IT 基础架构,企业可以在加快上…

Linux CPU 负载说明

一、背景 工作中我们经常遇到CPU 负载高,CPU负载高意味着什么? CPU的负载是怎么计算的? top指令中的各个指标代表什么含义? 二、CPU 负载计算方法 在系统出现负载问题,通常会使用uptime和top确认负载,这两…