VSCode+CMake+Clang+Gcc环境搭建：BP神经网络模型构建指南

"这篇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的指导下，对比了C5.0决策树模型和BP神经网络模型在股市预测中的性能。论文中提到了BP神经网络模型的建立过程，包括参数设置，并通过训练样本集和测试样本集评估了模型的预测置信度。" 正文: 在陶雨雨的硕士学位论文中，研究焦点集中在如何利用决策树和神经网络算法来预测股票市场的综合绩效。论文首先介绍了C5.0决策树模型在训练和测试样本集上的预测置信度表现。训练样本集的预测结果显示，最高置信度为0.959，最低为0.6，正确预测样本的平均置信度为0.892，错误预测样本的平均置信度为0.811。在测试样本集上，这些数值分别为0.959、0.6、0.903和0.75，表明C5.0决策树模型在预测上市公司绩效方面具有较高的准确性。 接着，论文转向了BP神经网络模型的建立。BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督学习算法，适用于非线性问题的解决。在构建BP模型时，采用了80%的数据作为训练集，20%作为测试集，与C5.0模型保持一致的数据划分。在SPSS Clementine软件中，使用了Quick快速训练法来训练神经网络，并对参数进行了调整。尽管具体内容未详细列出，但论文提到经过多次实验确定了合适的参数设置。 论文的重点在于比较这两种模型在股票分类预测中的性能。BP神经网络的优势在于其能够处理复杂的非线性关系，通过反向传播修正权重，逐步优化网络结构。然而，实际应用中，BP网络可能会面临过拟合问题，需要合适的参数调优以确保模型泛化能力。 这篇论文通过对比决策树和BP神经网络在股票预测任务上的表现，为投资者提供了不同预测工具的评估，有助于理解和改进股票市场的预测模型。通过分析模型的预测置信度，可以评估模型的稳定性和预测精度，从而辅助决策者做出更为明智的投资选择。