模型与训练: 集成学习在量化投资中的应用

在量化投资领域，模型与训练是非常重要的关键步骤。而集成学习是一种有效的技术，可以提高模型的性能和鲁棒性。本文将介绍集成学习在量化投资中的应用，并提供相应的源代码。

1. 集成学习简介
   集成学习是一种机器学习方法，通过将多个弱分类器（或模型）组合起来形成一个强分类器（或模型）。集成学习有助于减少模型的方差，并提高模型的泛化能力。常见的集成学习方法包括投票法、平均法和堆叠法等。

2. 集成学习在量化投资中的应用
   在量化投资中，集成学习可以应用于多个方面，包括特征选择、模型选择和投资组合优化等。

2.1 特征选择
特征选择是指从大量可能的特征中选择出对目标变量具有较高预测能力的特征。集成学习可以通过集成多个特征选择模型的结果，提高特征选择的准确性和稳定性。以下是一个使用随机森林进行特征选择的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.<