使用XGBoost识别时间序列中的结构

作者：曲昊

来源：九江职业技术学院学报, 2019, (03): 80-81.

DOI：10.16062/j.cnki.cn36-1247/z.20190916.012

• 机器学习
• 时间序列分析
• 监督学习

现实中的时间序列数据中一般包含杂讯而且维度很高。GBDT决策树算法在处理这类数据中有天生的优势。使用XGBoost来对股票数据的结构进行分类,结果显示了这种方法的有效性。

• 单位
  九江职业大学