> 对算法的初步探索, 不具有交易指导意义
- LSMT 对应文件 lstm.ipynb
- CatBoost 对应文件 final.ipynb
*cm.ipynb 为中间文件, 可以忽略
- 五折交叉验证(5-fold cross-validation):通常用于模型选择和调参,而不是用于最终的模型训练。交叉验证的主要目的是评估模型在未见过的数据上的表现,以防止过拟合,并选择最优的模型参数。
- 网格搜索(Grid Search): 主要用于系统地遍历模型的多种参数组合,通过交叉验证确定最佳效果参数。它的工作原理是,你先为每一个输入参数选择一个小的有限集,然后网格搜索会穷举各种参数组合,找出在验证集上评分最高的参数组合。
- 使用测试集和训练的均方误差 比值作为评判标准, 越和 1 靠近越优
- 曲线状态