7、利用时间序列数据和决策树进行股票价格预测

利用时间序列数据和决策树进行股票价格预测

1. 贷款风险评估与机器学习策略

在贷款风险评估领域，有多种机器学习策略可以提升模型的性能和准确性：
- 融入时间序列分析 ：贷款偿还本质上是一个随时间变化的过程，时间序列模型或许能揭示传统模型所忽略的信息。
- 特征扩展 ：收集更多关于客户的信息，如就业详情、教育背景或其他财务承诺等，可能增强模型的预测能力。
- 实时风险分析 ：将模型集成到实时系统中，随着新数据（如近期交易）的涌入，实时更新贷款偿还风险。
- A/B 测试 ：在部署模型后，进行 A/B 测试，对比该模型与传统系统对贷款审批流程的影响。

同时，在运用这些策略时，还需要考虑伦理和监管因素：
|考虑因素|具体要求|
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|公平性|确保模型不会无意中对某些人群产生歧视。|
|隐私性|在整合更多数据时，始终遵守如 GDPR 或 CCPA 等隐私法规。|
|透明度|向客户公开决策过程（即风险评分的确定方式）。|

2. 时间序列数据概述

在当今数字时代，数据在各个领域的决策中都发挥着关键作用，而时间序列数据尤为有价值。时间序列数据是按固定时间间隔收集的数据点序列，可用于跟踪变化、运动或模式。例如，可用于跟踪股票市场、天气或网站访问者数量等。

其定义为按一致时间间隔记录的数据点序列，数学表示为 (X(t))，其中 (X) 表示观察到的指标或值，(t) 表示观察的时间实例。时间