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报告对各种Boosting 集成学习模型进行系统测试
Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合,能够很好地兼顾模型的
偏差和方差,该类模型在最近几年获得了长足的发展,主要包括AdaBoost、
GBDT、XGBoost。本篇报告我们将对这三种Boosting 集成学习模型进行
系统性的测试,并分析它们应用于多因子选股的异同,希望对本领域的投
资者产生有实用意义的参考价值。
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