排序算法

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【旧版模块】，该文档为旧版。新模板详见：

https://bigquant.com/wiki/doc/102-ai-hXNHGsyWzS

在阅读了学院关于可视化模板教程后，相信你已经掌握了平台上的模块使用方法。本文将以XGBoost模型为例，介绍回归、排序、分类的不同之处。在文末，你可以克隆该算法自行研究、学习

首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说，机器学习有三个要素：数据、算法和模型。

• 数据是场景的描述，包括输入和输出。
• 算法

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【旧版说明】此文档已过期，请参考最新版本下的相关使用文档：

https://bigquant.com/wiki/doc/102a-ai-orWpvrhNoe

在介绍AI排序算法之前我们先介绍另外一个术语：特征工程

特征工程是使用专业背景知识和技巧来处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好作用的工程实践。这样解释可能并不直观。举例说明，当我们选择用指标来评估一个人身体健康程度时，我们一般联想到的是身高和体重指标，这是两个不同的维度对数据进行记录，如果我们

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StockRanker算法是基于梯度树模型的排序算法,原理可以参考《 list wise learning to rank》，本文详细讲解StockRanker算法AI模板策略的回测模块中策略的构建过程。

我们在完成模型预测，获取StockRanker模型的预测集数据结果后，就可以将预测数据作为外部数据传递给回测模块并构建策略。 回测模块通常需要输入回测的起止时间和标的范围、历史行情数据、外部数据和基准数据。其中，历史行情数据和基准数据不是必需传入的

一般排序算法中个，需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里，这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话，我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里，好像只有常规的boosting tree的超参，并没有看到设置group的地方(如果有验证集，还需要对验证集设置group)，请问这里有什么问题吗?

问题

一般排序算法中个，需要设置哪些样本和哪些样本是在同一个group里，这样才能在每个group内做排序训练。对于股票的话，我想训练的时候应该是按照交易日期来做group的。

不过在stockRanker里，好像只有常规的boosting tree的超参，并没有看到设置group的地方（如果有验证集，还需要对验证集设置group），请问这里有什么问题吗？

解答

默认是按date，也就是交易日期来做

问题

排序算法的预测值score分数是什么意思？不同模型的产生的预测score可不可以相互比较？比如两个模型一个模型分数最大的score比另一个的高，是否那个较高score对应的股票上涨的幅度可能性较大？

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视频

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