C5.0决策树模型：股票分类预测的高效工具

"这篇资源是陶雨雨硕士研究生的学位论文，探讨了决策树和神经网络算法在股票分类预测中的应用。论文指出C5.0决策树模型在预测股票等级时表现出更高的准确率，优于BP神经网络和RBF神经网络。论文强调决策树算法在指标数量不多且逻辑关系简单的场景下效果更优，而神经网络更适合处理复杂关系的数据。" 在机器学习领域，决策树是一种常用且直观的模型，尤其适用于分类问题。C5.0是决策树的一种实现，它通过构建一系列规则来分割数据，以最大化类别纯度。在这个研究中，C5.0决策树模型在测试样本集上的预测准确率达到了92.45%，优于BP神经网络(87.50%)和RBF神经网络(78.95%)。这表明在股票等级分类预测中，决策树算法能更有效地解析和利用如每股收益增长率、现金流动负债比、资产负债率等关键财务指标。 神经网络，特别是BP(Backpropagation)和RBF(Radial Basis Function)神经网络，是深度学习的基础，擅长处理非线性问题和大量数据。BP神经网络以其反向传播算法闻名，适合调整多层神经元的权重以优化预测。RBF神经网络则利用径向基函数作为隐藏层的激活函数，提供全局逼近能力。然而，在处理股票等级预测问题时，由于此类问题的特征数量相对有限，且特征之间的关系可能较为简单，神经网络的复杂性可能导致过拟合，使得其预测准确率低于决策树。 论文作者陶雨雨在指导教师黄晓莉副教授的指导下，对比了这些模型在股市预测中的性能，揭示了在特定情境下，选择合适的预测模型的重要性。此外，论文还讨论了股票市场数据分析的挑战，如数据量大、系统复杂，传统方法难以应对，从而突显了运用机器学习算法的必要性和优势。 这篇学位论文的原创性声明和使用授权说明部分，表明了作者对其研究成果的所有权，并同意学校保留和使用论文的权利，同时也明确了未来发表或使用论文成果时的署名规定。