C5.0决策树模型在股票预测中的应用- VSCode+CMake+Clang+GCC环境配置

该资源是一篇硕士论文，题目为“决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用”，由研究生陶雨雨在黄晓莉副教授的指导下完成于2013年10月，杭州电子科技大学。论文探讨了在Windows 10环境下，如何使用Visual Studio Code (VSCode) 配合CMake构建工具以及Clang和GCC编译器来搭建一个有效的开发环境，特别强调了C5.0决策树模型在股市预测中的应用。C5.0是一种高效的分类预测模型，其在预测上市公司综合绩效时表现出了高准确率，因此在财务分析和股票预测中具有较高的可靠性和参考价值。 这篇论文的核心内容是研究决策树和神经网络在股票市场预测中的应用。首先，它指出股票市场作为一个复杂系统的代表，对于投资者来说，需要精确地分析和预测上市公司的经营绩效以获得投资回报。论文中提到，传统的分析方法难以处理股票市场的海量数据，因此引入了C5.0决策树模型，这是一种机器学习算法，能够从大量特征中找出关键变量，以提高预测的准确性。 C5.0决策树模型与其他财务比率指标如流动比率相比，显示出了相同的重要性。流动比率是衡量企业短期偿债能力的关键财务指标，而C5.0模型能够识别出类似这样的关键因素，用于预测公司的未来表现。论文中可能对比了C5.0决策树模型与其他两种分类预测模型的性能，并指出C5.0在预测准确率上的优越性，这使得该模型在股票分类预测中更为可靠。 此外，论文还可能涉及神经网络算法，这是另一种常用的数据分析工具，特别是在复杂问题的建模中。尽管这里主要讨论了C5.0决策树，但神经网络也是预测分析的重要组成部分，可能在论文中与决策树进行了比较，以评估它们在股票预测场景下的适用性。 在实际应用中，这样的研究对于投资者和金融分析师具有重要意义，他们可以通过这些先进的预测工具和技术，更科学地评估投资机会，降低风险，并制定更有效的投资策略。同时，论文还包含了原创性声明和使用授权说明，明确了知识产权归属及论文使用的规定。