金融机器学习思维导图

金融机器学习思维导图如下：

1. 数据预处理
- 数据清洗：去除异常值、处理缺失值、处理重复值等。
- 特征选择：选择对目标变量有影响的特征。
- 特征变换：对特征进行标准化、归一化、离散化等处理。

2. 模型选择与训练
- 监督学习：使用有标签的数据进行模型训练，如回归、分类、时间序列预测等。
- 无监督学习：使用无标签的数据进行模型训练，如聚类、降维等。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习最优策略。

3. 模型评估与优化
- 评估指标：使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。
- 超参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方法寻找最优的模型参数。
- 模型集成：使用集成学习方法如随机森林、Boosting等提高模型性能。

4. 模型应用与部署
- 模型应用：将训练好的模型应用于实际金融问题，如股票预测、风险评估等。
- 模型部署：将模型集成到实际系统中，提供实时预测和决策支持。