《表9 更换机器学习算法(随机森林)》

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《高管个人特征与公司业绩——基于机器学习的经验证据》

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Panel A财务绩效

表9报告了Random Forest模型拟合的基本结果．发现，相对于Boosting模型，Random Fores模型的结果中高管特征对公司业绩的预测性有所提高，但总体而言仍处于较低水平．比如，高管个人特征的加入对公司财务和市场绩效的预测误差分别降低了0.001 0和0.13.