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【指标定制】线性回归预测上涨概率是否合理?

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线性回归模型和上涨概率预测

代码中使用线性回归模型预测特征:

IF(m_lead(close, 5) / m_lead(open, 1) - 1 > 0, 1, 0) AS label

但是特征label只有0,1两个值和特征进行训练,使用linearRegression是不是不合理,训练集中的label也只有两个值,那预测集的label结果能用么?

https://bigquant.com/codesharev3/12ee99fc-3c41-46bd-bdb0-7d0993d0f845

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标签

线性回归特征工程
评论
  • 线性回归模型主要用于解决连续值的回归问题,label只有0和1两个值实际上是一个二分类问题,为了更好的处理这种问题可以使用逻辑回归或其他适合分类的模型如随机森林、支持向量机等,以获取预测上涨概率值
  • 不合理,如果标注是0-1,那这就是分类问题了,线性回归不能处理分类问题。
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