AI 交易引擎 · 机器学习分类算法与场景应用
逻辑回归 / 决策树 / 随机森林 · 混淆矩阵 · AUC · ROC 曲线（TASK5）
量化交易工作坊
参数设置
数据集
乳腺癌诊断
股票次日涨跌
股票标的
688582.SH 芯动联科
600519.SH 贵州茅台
300750.SZ 宁德时代
000001.SZ 平安银行
分类模型（可多选）
逻辑回归
决策树
随机森林
测试集比例
（训练/测试划分）
0.30
决策树最大深度
5
随机森林树数量
100
运行实验
说明：股价方向预测属困难任务，简单量价特征下 AUC 常接近 0.5（无显著预测力），这正是真实市场的写照；乳腺癌数据为结构化医学特征，便于直观理解各指标。
图1
ROC 曲线（多模型对比）
图2
混淆矩阵
图3
特征重要性
图4
模型性能对比（AUC / 准确率 / 召回率 / F1）
评估指标明细