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b2504420230
V2EX  ›  机器学习

机器学习小白,有个项目打工 QAQ 预测效果很差,求指点。

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  •   b2504420230 · 357 天前 · 810 次点击
    这是一个创建于 357 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    如题

    目标根据某公司往年财务数据,预测下年财务风险。

    数据集: 1000+公司 2008-2022 年的每年财务数据;按照已有论文从财务数据中已提取出 A,B,C,D 四个能力并量化,每个能力又由 4 方面指标如 a1,a2,a3,a4 构成。 (ps:存在新上市公司、存在被 ST 即被退市警告,以及退市公司)

    问题:

    1. 通过 LSTM 等模型来进行时间序列预测,发现其实时间点太少,就十几个点(因为只有十几年时间点,训练效果感觉不好)
    2. 想要训练出一个适合整个行业(或者每个行业一个模型)的模型,就是不用针对每个公司单独训练模型可行么
    3. 调参数如何避免过拟合,怎么找到一个合适的调参方法?

    因为没有成体系学习过,只学习过数据分析与数据挖掘相关内容,有大佬指个路,那种实用的教程也行 QAQ

    3 条回复    2023-11-17 12:04:18 +08:00
    israinbow
        1
    israinbow  
       357 天前
    用插值法创建时间点, 换 LSTM-MTL, 验证集性能平缓就停止训练 etc etc; 插眼看楼下有没有大佬回答.
    qianc1990
        2
    qianc1990  
       357 天前
    这个数据量,就别用神经网络了,尝试评分卡吧
    fox0001
        3
    fox0001  
       357 天前
    @qianc1990 #2 同意……[笑哭]
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