Важливість ознак і градієнтний бустинг

Machine Learning для фінансів у Python

Nathan George

Data Science Professor

розбиття за днем тижня

Machine Learning для фінансів у Python

розбиття за SMA за 200 днів

Machine Learning для фінансів у Python

Витягування важливості ознак

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

random_forest = RandomForestRegressor()
random_forest.fit(train_features, train_targets)

feature_importances = random_forest.feature_importances_

print(feature_importances)
[0.07586547 0.10697602 0.12215955 0.23969227 0.29010304 0.0314028
 0.11977058 0.00276721 0.00246329 0.0026431  0.00615667]
Machine Learning для фінансів у Python

Сортування та візуалізація

# feature importances from random forest model
importances = random_forest.feature_importances_

# index of greatest to least feature importances
sorted_index = np.argsort(importances)[::-1]

x = range(len(importances)) # create tick labels labels = np.array(feature_names)[sorted_index] plt.bar(x, importances[sorted_index], tick_label=labels) # rotate tick labels to vertical plt.xticks(rotation=90) plt.show()
Machine Learning для фінансів у Python

графік важливості ознак

Machine Learning для фінансів у Python

Лінійні моделі проти градієнтного бустингу

Machine Learning для фінансів у Python

схема бустингу

Machine Learning для фінансів у Python

Підсилені моделі

Доступні підсилені моделі:

  • Gradient boosting
  • Adaboost
Machine Learning для фінансів у Python

Навчання моделі градієнтного бустингу

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

gbr = GradientBoostingRegressor(max_features=4,
                                learning_rate=0.01,
                                n_estimators=200,
                                subsample=0.6,
                                random_state=42)

gbr.fit(train_features, train_targets)
Machine Learning для фінансів у Python

Підсилюємося!

Machine Learning для фінансів у Python

Preparing Video For Download...