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摘要
对深度森林的级联层进行了子层再连接，建立了子层连接深度森林（Sub-layerconnectiondeepforests，SCDF）的分类算法。级联子层之间通过错误分类信息的传递，使得后续的子层能获得前子层的修正特征，从而有效提升了算法的收敛速度和分类正确率。在深度森林的多粒度扫描部分，利用袋外误差OOB对数据特征的重要性进行排序，使重要性较高的因子可多次参与多粒度扫描，弥补了深度森林多粒度扫描的采样不平衡的缺点，并构建了基于特征换序的SCDF多因子选股模型。实验表明，基于特征换序的SCDF 多因子选股模型在2020年1月-2022年1月的沪深300股票的年化收益率为26.47%，累计收益率达到120%，优于深度森林的收益率。
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