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Microarray analysis of gene expression after electrical stimulation of the dura mater surrounding th
【机 构】
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DepartmentofNeurology,ChinesePeople'sLiberationArmyGeneralHospital,Beijing100853,China,Departmentof
【出 处】
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中华医学杂志英文版
【发表日期】
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2014年127期
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该文以沪深300为投资标的池,选取波动指标、收益指标、经典技术指标和交易指标等4大类指标共24个二级指标作为评价因子,用递归特征消除法结合Stacking集成学习以及传统的随机森林、支持向量机和逻辑回归等4个机器学习算法分别构建分类模型,预测投资标的池中周频收益率排名前20％的股票标的,为投资者提供量化投资策略.实证研究对这4个模型的分类预测效果进行了比较.结果表明,基于递归特征消除法和Stacking集成学习的模型的预测性能最高,其AUC值达到0.644 7,准确率为60.21％,精确率为59.87％,
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