system: [SYSTEM]

user: 4. 构建朴素贝叶斯分类器 将利用主成分分析所得的2个主成分 Y 1 、 Y 2 和收益率R训练朴素贝叶斯分类器规则。用均匀聚类法将主成分 Y 1 、 Y 2 离散化，分成3个类，将指标R离散化，分成4个类。因此，该分类器有4类， v 1 为低收益率类， v 4 为高收益率类， v 2 ， v 3 为普通收益率类；有2个样本，每个样本有3个属性值。以表格40为例，2011年11月9日的主成分 、 Y 2 和收益率R的值分别为−1.6887、1.3689、4.47，离散化后为1、3、2。 将前10个月的数据作为训练集训练分类规则，后2个月的数据作为测试集检验分类规则的预测精度，通过Matlab软件编写程序一次性计算得到50家股票的分类结果。如表3所示。 Table 3 Classification Situation 表格 训练集正确率 测试集正确率 表格 训练集正确率 测试集正确率 表格 训练集正确率 测试集正确率 1 0.770491803 0.918918919 18 0.628415301 0.783783784 35 0.677595628 0.702702703 2 0.683060109 0.540540541 19 0.732240437 0.837837838 36 0.726775956 0.945945946 3 0.606557377 0.72972973 20 0.797814208 0.702702703 37 0.672131148 0.864864865 4 0.74863388 0.783783784 21 0.715846995 0.702702703 38 0.699453552 0.702702703 5 0.655737705 0.945945946 22 0.737704918 0.891891892 39 0.765027322 0.486486486 6 0.781420765 0.783783784 23 0.584699454 0.594594595 40 0.841530055 0.972972973 7 0.693989071 0.783783784 24 0.726775956 0.702702703 41 0.677595628 0.648648649 8 0.644808743 0.837837838 25 0.721311475 0.945945946 42 0.743169399 0.459459459 9 0.721311475 0.810810811 26 0.704918033 0.891891892 43 0.754098361 0.648648649 10 0.754098361 0.405405405 27 0.661202186 0.810810811 44 0.770491803 0.675675676 11 0.792349727 0.567567568 28 0.655737705 0.72972973 45 0.721311475 0.675675676 12 0.704918033 0.918918919 29 0.699453552 0.891891892 46 0.765027322 0.648648649 13 0.693989071 0.891891892 30 0.765027322 0.783783784 47 0.759562842 0.972972973 14 0.786885246 0.864864865 31 0.743169399 0.432432432 48 0.732240437 0.648648649 15 0.699453552 0.891891892 32 0.797814208 0.837837838 49 0.737704918 0.567567568 16 0.792349727 0.702702703 33 0.650273224 0.648648649 50 0.710382514 0.783783784 17 0.710382514 0.783783784 34 0.721311475 0.783783784 平均正确率 0.723180903 0.750355619 表3. 分类结果1 从上表结果统计得出：利用朴素贝叶斯分类器选股，50家股票中，训练集正确率在70%以上且测试集正确率在40%以上的有33家，占比66%，训练集正确率在75%以上且测试集正确率在40%以上的有12家，占比24%。表明朴素贝叶斯分类器选股在一定程度上有很好的效果。 为了证明本文提出的方法更有效，用相同公司的数据，不利用互信息筛选因素只做主成分分析，分类结果如表4所示： 从上表结果统计得出：利用朴素贝叶斯分类器选股，50家股票中，训练集正确率在70%以上且测试集正确率在40%以上的有22家，占比44%，训练集正确率在75%以上且测试集正确率在40%以上的有6家，占比12%。 从正确分类的比例和平均绝对误差两方面对比基于两种特征选择方法的朴素贝叶斯分类器的分类结果，如表5所示： Table 4 Classification Situation 表格 训练集正确率 测试集正确率 表格 训练集正确率 测试集正确率 表格 训练集正确率 测试集正确率 1 0.721311475 0.945945946 18 0.639344262 0.702702703 35 0.693989071 0.837837838 2 0.721311475 0.513513514 19 0.666666667 0.621621622 36 0.710382514 0.891891892 3 0.677595628 0.648648649 20 0.655737705 0.675675676 37 0.639344262 0.486486486 4 0.677595628 0.432432432 21 0.672131148 0.513513514 38 0.595628415 0.864864865 5 0.655737705 0.486486486 22 0.74863388 0.72972973 39 0.628415301 0.594594595 6 0.737704918 0.756756757 23 0.666666667 0.72972973 40 0.803278689 0.756756757 7 0.683060109 0.702702703 24 0.699453552 0.567567568 41 0.732240437 0.675675676 8 0.584699454 0.378378378 25 0.612021858 0.891891892 42 0.775956284 0.918918919 9 0.666666667 0.918918919 26 0.601092896 0.864864865 43 0.704918033 0.432432432 10 0.775956284 0.432432432 27 0.704918033 0.864864865 44 0.737704918 0.945945946 11 0.74863388 0.864864865 28 0.62295082 0.540540541 45 0.726775956 0.675675676 12 0.595628415 0.675675676 29 0.710382514 0.621621622 46 0.775956284 0.648648649 13 0.595628415 0.432432432 30 0.672131148 0.648648649 47 0.666666667 0.540540541 14 0.704918033 0.72972973 31 0.743169399 0.540540541 48 0.704918033 0.702702703 15 0.628415301 0.405405405 32 0.693989071 0.621621622 49 0.710382514 0.702702703 16 0.781420765 0.72972973 33 0.546448087 0.675675676 50 0.655737705 0.432432432 17 0.737704918 0.486486486 34 0.661202186 0.351351351 平均正确率 0.685464481 0.656216216 表4. 分类结果2 Table 5 Classification Situation 本文建立的朴素贝叶斯分类器 基于主成分分析的朴素贝叶斯分类器 训练集 测试集 训练集 测试集 正确分类的比例 72.30% 75.00% 68.50% 65.60% 平均绝对误差 0.041 0.118 0.047 0.126 表5. 分类结果3 从上表可以看出：本文建立的朴素贝叶斯分类器训练集和测试集正确分类的比例均高于基于主成分分析的朴素贝叶斯分类器正确分类的比例，其平均绝对误差均低于基于主成分分析的朴素贝叶斯分类器的平均绝对误差。从对比中得出本文提出的方法的分类结果优于不利用互信息筛选因素只做主成分分析的分类结果。