StockRanker模型可视化

由clearyf创建，最终由small_q更新于2024-05-16 06:35 被浏览 886 用户

导语

本文介绍了如何用BigQuant的策略生成器进行StockRanker模型可视化。

在策略生成器中，可以直接菜单化操作的方式新建一个StockRanker实验，通过plot_model我们可以看到StockRanker模型是什么样子的，这样就能够完全透明的将模型可视化的展示出来，包括结构和参数等信息。

# m6 = M.stock_ranker_train.v2
m6.plot_model()

一般情况下AI机器在大量数据上训练出来的模型会远比人做出来的复杂，这也是AI有更好的效果的原因之一。

如图1这个模型有20棵决策树组成，每棵决策树最多有30个叶节点。给定一个样本，每个决策树会对样本打分（分数为样本根据判定条件到达的叶节点的值）；最后的分数是所有决策树打分的总和。决策树的结构、判定条件和叶节点的分数等等都是由机器学习算法在大量数据上学习出来的。

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