基于机器学习的公司投资价值评估
统计金融
2020-10-06 v1 机器学习
摘要
本文基于公司综合信息建立公司投资价值评估模型。在对数据进行挖掘并提取一组 436 个特征参数后，通过基于树的特征选择进行降维得到最优特征子集，随后使用 XGBoost 与 LightGBM 模型进行 5 折交叉验证。结果表明，均方根误差（RMSE）分别达到 3.098 与 3.059。为了进一步提高稳定性与泛化能力，采用贝叶斯岭回归基于 XGBoost 与 LightGBM 模型训练了一个堆叠模型。相应的 RMSE 达到 3.047。最后，分析了不同特征对 LightGBM 模型的重要性。
引用
@article{arxiv.2010.01996,
title = {Evaluation of company investment value based on machine learning},
author = {Junfeng Hu and Xiaosa Li and Yuru Xu and Shaowu Wu and Bin Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01996},
year = {2020}
}