叶同学2021-04-02 17:46:01
叶同学老师，关于从20个股票当中选择并购可能性最高的5个这一步，这里是不是应该是用评分进行排序呢？常规的分类并没有办法保证每个组都是5个，正常情况下选择指定个数的是不是应该是评分排序在选择会更好一些呢？
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Kevin2021-04-02 17:57:40
Kevin同学你好！
你是指step3这里吗？Step 3 For each of the 20 different groups, we use labeled data to train a model that will predict the five stocks (in any given group) that are most likely to become acquisition targets in the next one year.
首先是分20个组，然后选出每组的前5，所以这首先是分类问题。如果是评分，那么就没有分成20个组的依据，不合题意。
每组中，分类其实得到的结果其实是这样的，比如1代表target，0代表不是。模型分类的结果0.8,0.9...超过阈值会被分为1，低于阈值分为0。因此选择5个最有可能的股票，可以根据实际数值的大小，比如0.8,0.9等等得到。
致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
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老师step3我的理解是，在已经分好的20个组中，每个组中选择5个最可能变成acquisition的，分组的步骤已经在step2完成了，第三步的目标是排序选出可能性最大的，因此第三步本身是对这个组里面的股票进行评分和排序，所以第五题我一开始选的是A，我又读了一遍题目，是不是题目的意思其实问的是第三步各个数据的标签是个什么样的数据？target variable这道题里怎么理解呢？
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同学你好！
每组里根据数据标签分成两类进行训练，acquisition target和非acquisition target。你说的排序其实是有问题的，比如根据ROE进行打分，那么高的一定是acquisition target吗？不一定的，因为实际可能是一个十分复杂的体系，甚至可能到了无论根据什么指标去排序，你都无法理解的地步。
所以模型做的，其实是根据已知的acquisition target和非acquisition target，推测出分类依据，进行训练，得到的模型再去推测一家公司是否有可能成为target。所以这是分类问题，而不是打分问题。
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