中金 | 机器学习系列：如何结合树模型与深度学习的优势

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中金研究 聚合树模型和深度学习模型作为机器学习领域较为成熟稳定的模型类型来说在不同场景下各有其优势。本文尝试在选股任务中将两种模型的优势结合，构建兼顾稳定性、高收益与高信息增益的选股模型。我们发现双模型串行结构样本外表现较好，扣费滚动多头组合年化收益率44.1%，相对全市场等权基准超额36.9%。 点击小程序查看报告原文 Abstract 摘要 公众号内容仅为原报告节选，获得完整报告请联系相应分析师或销售 树模型VS深度学习模型 尽管近些年深度学习在图像和文本领域取得了突出成果，但学术研究发现在特定任务下基于决策树的聚合模型依然可以达到优秀表现。这主要是因为树模型在处理中小样本表格数据更为稳定，此外在训练速度、超参数调整、可解释性以及处理缺失数据上也展现出了一定优势。[1] 深度学习模型一般使用具有 ………………………………