C5.0决策树模型构建：SPSS Clementine实战指南

该资源是一篇硕士论文，探讨了决策树和神经网络算法在股票分类预测中的应用。作者陶雨雨在导师黄晓莉副教授的指导下，使用C5.0决策树算法，通过SPSS Clementine软件建立了模型，并对参数进行了优化。论文中提到了模型的训练与测试比例为80%和20%，并讨论了在股票预测中的挑战，如数据量大和市场的复杂性。 在机器学习领域，决策树是一种常用且直观的分类和回归方法。C5.0是决策树算法的一个改进版本，具有更高的效率和准确性。在股票预测中，决策树能够通过分析各种特征（如公司财务状况、市场趋势等）来构建分类规则，帮助投资者做出更明智的投资决策。论文中可能涵盖了如何预处理股票市场数据，以及如何设置和调整模型参数以提高预测性能。 神经网络算法则是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，擅长处理非线性问题，对于复杂数据模式的识别能力较强。在股票预测中，神经网络可以捕捉到市场中的隐藏模式和趋势，与决策树结合使用可以互补各自的不足，提高预测的全面性和准确性。 论文的结构可能包括了理论背景、数据来源、特征选择、模型构建、模型评估等多个部分，详细阐述了这两种算法在实际应用中的步骤和效果。此外，作者还签署了原创性声明和使用授权说明，确认论文的原创性和版权归属，以及同意学校对论文的使用和保留。 这篇论文深入研究了决策树和神经网络在股票市场预测中的潜力，对于金融领域的研究人员和实践者具有较高的参考价值，可以帮助他们理解如何利用这些算法来提升股票预测的精准度。