隨著計算機技術的興起，當前社會已經進入大數據信息時代。資本市場隨著投資者的不斷涌入以及金融科技的不斷發展，交易時所涉及到的信息也逐漸繁雜。如果還是利用過往的分析模式，個人的力量就顯得愈加薄弱。因此，利用量化平臺對多元化的數據進行提取，按照自身的分析模式搭建合理化的分析框架，自動化的得到針對基本面、技術面的分析結果的分析方法也開始逐漸火熱起來，這個結果根據需求既可以是定量的，也可以是定性的，目前這種量化建模的方式也已經在眾多私募券商等中應用已久，但是對于大多數個體投資者而言，還是一個十分陌生的領域。 因此，本文基于上期數據預處理部分之后，介紹如何在清洗過后的數據基礎之上建立分類與預測模型，為此種模型的構建方法進行簡單介紹，輔助投資者對自身分析邏輯中的分析框架進行量化分析，方便其多元化的交易分析。

　　數據建模中分類與預測模型主要是尋求合適的分類模型并在此基礎之上進行未來預測。分類主要是預測分類標號（離散屬性），通俗點而言就像在基本面分析中判定哪些是未來影響價格的因素，比如產量、季節因素、下游產品價格等，這些因素除了其自身屬性的不同外還應該具備在同級影響因素中具備較低的相關性，也就是最終分類的因素都會對價格進行影響，但是彼此之間的影響相對較小。而預測主要就是建立連續值函數模型，預測給定自變量對應的因變量的值。

　　分類算法有兩步過程：第一步是學習步，通過歸納分析訓練樣本集來建立分類模型得到分類規則；第二步是分類步，先用已知的測試樣本集評估分類規則的準確率，如果準確率是可以接受的，則使用該模型對未知類標號的待測樣本集進行預測。

　　常見的分類與預測算法如表1所示。由于對于新入學者而言，掌握人工神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機三種模型所要求的數理統計算法難度較高，牽扯到的數理知識也較為復雜，因此本文后面在介紹分類模型時主要介紹回歸分析與決策樹。

　　回歸分析是通過建立模型來研究變量之間相互關系的密切程度、結構狀態及進行模型預測的一種有效工具，在工商管理、經濟、社會、醫學和生物學等領域應用十分廣泛。從19世紀初高斯提出最小二乘估計起，回歸分析的歷史已有200多年。從經典的回歸分析方法到近代的回歸分析方法，按照研究方法劃分，回歸分析研究的范圍大致如表2所示。

　　Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，分為二分類和多分類的回歸模型。對于二分類的Logistic回歸，因變量y只有“是”、“否”兩個取值，記為1和0。假設在自變量x1，x2，…，xn作用下，y取“是”的概率是p，則取“否”的概率是1-p，研究的是當y取“是”發生的概率p與自變量x1，x2，…，xn的關系。

　　決策樹方法在分類、預測、規則提取等領域有著廣泛應用。20世紀70年代后期和80年代初期，機器學習研究者J.Ross Quinlan提出了ID3算法以后，決策樹在機器學習、數據挖掘領域得到極大的發展。Quinlan后來又提出了C4.5，成為新的監督學習算法。1984年，記為統計學家提出了CART分類算法。ID3和CART算法幾乎同時被提出，但都是采用類似的方法從訓練樣本中學習決策樹。

　　決策樹是一種線性結構，它的每一個葉節點對應著一個分類，非葉節點對應著在某個屬性上的劃分，根據樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若干個子集。對于非純的葉節點，多數類的標號給出到達這個節點的樣本所屬的類。構造決策樹的核心問題是在每一步如何選擇適當的屬性對樣本做拆分。對一個分類問題，從已知類標記的訓練樣本中學習并構造出決策樹是一個自上而下，分而治之的過程。

　　分類與預測模型對訓練集進行預測而得到的準確率并不能很好地反映預測模型未來的性能，為了有效判斷一個預測模型的性能表現，需要一組沒有參與預測模型建立的數據集，并在該數據集上評價預測模型的準確率，這組獨立的數據集叫做測試集。模型預測效果評價，通常用相對/絕對誤差、平均絕對誤差、均方誤差、均方根誤差、Kappa統計等指標來衡量。

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