成为AI产品经理
刘海丰
京东高级架构师
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你好,产品经理!你的未来价值壁垒在哪儿?
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知己知彼,AI和AI产品经理 (4讲)
01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题
03 | 技术视角:AI产品经理需要懂的技术全景图
04 | 过来人讲:成为AI产品经理的两条路径
项目管控能力篇 (3讲)
05 | 通过一个 AI 产品的落地,掌握产品经理工作全流程
06 | AI 模型的构建过程是怎样的?(上)
07 | AI模型的构建过程是怎样的(下)
算法技术能力篇 (9讲)
08 | 算法全景图:AI产品经理必须要懂的算法有哪些?
09 | K近邻算法:机器学习入门必学算法
10 | 线性回归:教你预测,投放多少广告带来的收益最大
11 | 逻辑回归:如何预测用户是否会购买商品?
12 | 朴素贝叶斯:让AI告诉你,航班延误险该不该买?
13 | 决策树与随机森林:如何预测用户会不会违约?
14 | 支持向量机:怎么预测股票市场的涨与跌?
15 | K-means 聚类算法:如何挖掘高价值用户?
16 | 深度学习:当今最火的机器学习技术,你一定要知道
期中答疑周 (2讲)
期中答疑 | AI产品经理热门问题答疑合集
期中周测试题 ,你做对了吗?
模型评估能力篇 (6讲)
17 | 模型评估:从一个失控的项目看优秀的产品经理如何评估AI模型?
18 | 核心技能:产品经理评估模型需要关注哪些指标?
19 | 模型性能评估(一):从信用评分产品看什么是混淆矩阵?
20 | 模型性能评估(二):从信用评分产品看什么是KS、AUC?
21 | 模型性能评估(三):从股价预测产品看回归算法常用的评估指标
22 | 模型稳定性评估:如何用PSI来评估信用评分产品的稳定性?
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21 | 模型性能评估(三):从股价预测产品看回归算法常用的评估指标

刘海丰 2021-02-05
你好,我是海丰。今天,我们借助一个股价预测产品,来学习回归算法常用的性能评估指标。
股票价格预测模型或者说算法不仅是金融界一项重要的研究课题,也经常和我们的直接经济利益相关,因此一直备受关注。
为了能够准确预测股票未来的价格,很多公司和机构不断尝试开发了很多股票价格预测的模型。但是,对于用算法来进行股票价格的预测这件事情,市场上有两种不同的声音:有的人认为算法是可以预测股票的,并且用 LSTM 算法进行了很多验证;有的人认为股票走势是随机游走的,不论用什么模型预测结果都不可能准确。
不过,这节课,我可不打算和你深入讨论股票预测是否可以用算法实现。我们只会对股票预测模型的结果进行评估,让你知道回归模型的性能评估该用什么指标,以及具体怎么做。
回归算法的评估和分类算法的评估在底层逻辑上是一致的,都是为了找到真实标签和预测值之间的差异。只是对于分类算法来说,我们关注的是预测分类和实际分类是否相同,而对于回归算法来说,我们关注的是模型是否预测到了正确的数值。 比如,我们预测一只股票 10 天后的价格是 10 元,在对模型进行评估的时候,你只要看 10 天后的价格和预测价格是否一致就可以了,如果不一致,再看差异有多大。
在回归算法中,常见的性能评估指标主要有 4 个,分别是 MSE(Mean Squared Error,均方误差)、RMSE(Root-mean-squared Error,均方根误差)、MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差 ) 和 (R Squared 决定系数)。
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