请教关于模型训练中的特征贡献度问题

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(Darkman) #1

在用stockranker进行训练时,如果训练数据中部分股票相关度过高,比如50%以上股票正相关,会不会造成部分特征贡献度过高,模型失去泛用性的情况?


(达达) #2

过拟合:训练集表现ok,预测集和模拟交易效果差
欠拟合:训练集就回测差

可以分别连接训练集/预测集数据给预测模块,分别验证模型在训练集和预测集的回测结果、特征重要度来评判模型,尽量不要过拟合也不要欠拟合。