21、文本分类与股票市场预测的机器学习方法

文本分类与股票市场预测的机器学习方法

1. 文本分类的集成模型方法

1.1 模型验证与评估

在文本分类任务中，为了全面了解模型的能力和局限性，采用了多种验证和评估方法。
- 验证方法 ：
- K 折交叉验证 ：将数据划分为 k 个子集，每个子集依次作为验证集，其余作为训练集。
- 留出验证 ：将验证数据与训练数据分开，用于测试模型对新数据的泛化能力。
- 与基线模型比较 ：将集成模型的指标与相同测试集上的基础模型进行比较，以量化改进效果。
- 模型分析 ：分析基础模型的多样性、训练数据的过拟合情况、混淆矩阵中的错误模式以及改进的统计显著性，从而深入了解模型的鲁棒性和需要改进的方面。

1.2 模型实现与评估代码示例

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, StackingClassifier
from sklearn.metrics import a