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随机森林算法在有色金属期货价格预测中的应用与挑战

目录

随机森林算法在有色金属期货价格预测中的应用与挑战（1）．．．．．．4

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

（一）研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

（二）研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

（三）研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、随机森林算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

（一）随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

（二）随机森林算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

（三）与其他预测模型的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、有色金属期货价格影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

（一）宏观经济因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

（二）行业供需因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

（三）市场情绪因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

（四）其他影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

四、随机森林算法在有色金属期货价格预测中的应用．．．．．．．．．．．．22

（一）数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

（二）特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

（三）模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

（四）模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

（五）实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

五、随机森林算法在有色金属期货价格预测中面临的挑战．．．．．．．．31

（一）数据质量与不足问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

（二）模型过拟合与欠拟合问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

（三）解释性与可信赖性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

（四）实时性与计算效率问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

六、应对策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

（一）提升数据质量与数量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

（二）优化模型结构与参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

（三）加强模型解释性与可信赖性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

（四）提高模型实时性与计算效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

（一）研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

（二）未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

随机森林算法在有色金属期货价格预测中的应用与挑战（2）．．．．．51

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

二、随机森林算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

2.1随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．