金融工程Financial Engineering Competition-3回归RMSE优化

金融数据蕴含高度复杂的结构与隐含关系，任务设计中融合分类与回归问题的设定更贴近真实应用需求。通过建模多目标输出，构建兼具预测精度与解释能力的系统成为核心能力之一。

文章围绕 Financial Engineering Competition的任务要求展开，分析数据特性与变量结构，拆解建模思路并梳理各类主流方法，提供从建模基础到策略提升的完整路径参考。

赛题概述

本案例地址 Financial Engineering Competition (3/3)。

本次金融工程竞赛聚焦于构建同时具备回归与分类能力的模型，参与者需在缺失部分特征的测试集上预测连续变量与离散变量。通过对训练数据的深入理解与特征之间的关联建模，可以显著提升模型在目标变量预测中的准确性。竞赛所采用的评价方式为均方根误差（RMSE），要求参赛者在拟合能力与泛化能力之间取得良好平衡。此次竞赛不仅锻炼了对典型金融数据的理解能力，也促使学习者掌握更高阶的机器学习技能，在模型设计、特征构造及评估等方面积累实战经验，具有显著的业务价值。

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模块名称	内容简介	所需技能	数据类型	应用场景