25、金融机器学习中的回归与分类模型应用

金融机器学习中的回归与分类模型应用

1. 风险指标评估

在金融机器学习中，评估模型的预测能力至关重要，常用的风险指标有均方误差（MSE）、解释方差分数和 $R^2$ 分数。

1.1 均方误差（MSE）

均方误差通过对误差进行平方计算，确保其值始终为正，且值越低表示模型预测能力越强。当 MSE 为 0 时，意味着预测值与实际值完全一致。与平均绝对误差（MAE）相比，MSE 会对远离均值的误差进行更严厉的惩罚。可以使用 sklearn.metrics 模块中的 mean_squared_error 函数来计算 MSE，示例代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(actual, predicted)
print('mean squared error:', mse)

1.2 解释方差分数

解释方差分数用于解释给定数据集误差的离散程度，分数越接近 1.0 越好。可以使用 sklearn.metrics 模块中的 explained_variance_score 函数来计算，示例代码如下：

from sklearn.metrics import explained_variance_score
eva = explained_var