【摘 要】
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预测股市拐点对指导股市投资具有重要意义，而股市拐点的预测是不平衡分类问题。针对SVM在解决此类不平衡问题时存在的偏斜性问题，提出了一种选取惩罚因子的方法。该方法以训练
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,河北工业大学经济管理学院
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预测股市拐点对指导股市投资具有重要意义，而股市拐点的预测是不平衡分类问题。针对SVM在解决此类不平衡问题时存在的偏斜性问题，提出了一种选取惩罚因子的方法。该方法以训练集交叉验证后所有类别样本的查全率与查准率的方差的乘积作为判断标准，将最小方差乘积对应的惩罚因子作为各类的最优惩罚因子，并将此Biased-SVM模型应用于股市拐点预测。在实验中，选取了常用股票技术指标作为输入向量，与其他几种解决不平衡问题的方法进行了比较。实验结果表明，最小方差法在保证非拐点的多数类样本识别精度的同时提高了两类拐点样本的识别精
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