《表2 最终预测结果:基于集成学习的股票指数预测方法》
最终经过加权投票分类后的预测精度为0.793,与4个基分类器的预测精度结果如表2所示。
图表编号 | XD0096185100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 孟叶、于忠清、周强 |
绘制单位 | 青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
最终经过加权投票分类后的预测精度为0.793,与4个基分类器的预测精度结果如表2所示。
图表编号 | XD0096185100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 孟叶、于忠清、周强 |
绘制单位 | 青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院、青岛大学数据科学与软件工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |