用sklearn分析基金数据 <1>

    最开始接触大数据时会产生大数据包含机器学习、机器学习为大数据服务的错觉,无形中使大数据更加高大上了,然而机器学习的应用比如数据挖掘、文本挖掘、图像处理等并不依赖于大数据,大家彼此相互独立。
    大数据技术比如hadoop生态只是一套解决方案,区别于传统方案主要体现在分布存储的扩展性和计算能力的分发性。而数据挖掘更加源远流长与大数据更是没有必然关系,大数据上进行数据挖掘受限于算法时效性可能还要采样成小数据吧。但正由于算法时效性更加需要大数据的分布计算能力和大规模样本数据的存储,所以工业生产两者也就有机的结合了吧。
    作为一名业余人员用python的sklearn来学习还是很不错的,可以做些小实验,甚至是原型开发。我在学习机器学习和sklearn之后想到还是应该做点东西练下手。就想到用机器学习的某些算法来分析基金数据。
    项目简介:股票市场应该是一种混沌市场充满随机性和不确定性,影响因素太多,各种技术指标都不能确切解释,高频发交易更是增加难度。现实中很多人选择买基金,稳健更省心。直觉上基金市场通过基金经理的操作使混沌性要小一些,那是否可以用机器学习分析基金数据,为购买基金提供参考呢?
    我将做一个初步的探索。投资基金一般会长期持有以获得预期收益区别于股票的短线操作。我以一个月为周期,以上个月所有基金的表现情况来预测这个月所有基金的表现情况,选择表现最好的若干支基金持有一个月计算收益,评估方案。
具体步骤如下:
用sklearn分析基金数据<1>
python爬虫获取基金数据<2>
数据预处理:数据清洗、生成样本数据<3>
用sklearn训练样本数据<4>
用模型进行预测及改进<5>

### 使用机器学习进行基金会捐赠数据分析的方法 #### 数据预处理 在开始任何类型的分析之前,数据清洗和准备至关重要。对于慈善机构的数据集来说,这通常意味着清理缺失值、异常值,并将分类变量转换为数值形式以便于后续建模操作[^1]。 #### 特征工程 特征选择是提高模型性能的关键因素之一。针对捐赠者行为模式的特点,可以从时间维度(如首次捐款日期)、金额大小分布等多个角度构建新的特征向量。此外还可以考虑引入外部社会经济指标作为辅助输入项,帮助更好地理解影响个人捐助意愿的因素。 #### 模型选取与训练 考虑到目标在于识别潜在高价值支持者或是预测未来可能流失的对象,在此推荐采用监督式学习框架下的几种常见算法: - **逻辑回归**:简单易解释,适用于二元分类场景; - **随机森林**:能够有效应对多类别不平衡问题,同时具备较强的泛化能力; - **梯度提升树 (GBDT)** :通过迭代优化弱分类器组合而成的强大工具,尤其擅长捕捉复杂非线性关系; 为了验证所选方案的有效性,建议划分一部分历史记录用于测试目的,并依据AUC-ROC曲线面积等评价标准衡量最终效果[^2]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score # 假设df是一个包含了所有必要字段的pandas DataFrame对象 X = df.drop(['donor_id', 'target'], axis=1).values y = df['target'].values scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict_proba(X_test)[:, 1] print(f"AUC Score: {roc_auc_score(y_test, predictions)}") ```
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