量化金融 板块 4 - 6 - 决策树和集成模型

主力的思维
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量化金融 板块 4 - 6 - 决策树和集成模型

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在板块4 - 6中，您将学习决策树的优化，决策树的超参数调整，知道分类器和回归器之间的区别，对能够使用 bagging 和 boosting 有一定程度的了解。

在板块 4 - 6 学习结束时，您将能够

  • 了解决策树背后的优化数学和要点
  • 了解决策树的超参数调整

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1. 决策树简介，及其定义

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2. CART: 分类和回归树

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3. 测量树的性能（熵、基尼不纯度）

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4. 将决策树与数据拟合

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5. 决策树的偏差和方差权衡

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6. 装袋算法的方差缩减

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7. 随机森林

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8. Boosting算法的偏倚缩减法

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9. Boosting算法

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10. 梯度增强回归树

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11. AdaBoost算法

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12. 金融工程应用

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