【摘要】：在利用現(xiàn)有C4.5算法構(gòu)建期貨預(yù)測(cè)決策樹時(shí),往往出現(xiàn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的弊端,導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型很難使用,為此提出了一種面向期貨數(shù)據(jù)的C4.5-K算法。該算法的主要思想是通過在C4.5算法中引進(jìn)新的參數(shù)K,調(diào)整屬性度量標(biāo)準(zhǔn)信息增益率的取值范圍,進(jìn)而構(gòu)建決策樹預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過實(shí)驗(yàn)表明,該改進(jìn)算法能有效提高期貨預(yù)測(cè)能力。
【圖文】：

2017，53（11）K≤0，這個(gè)取值區(qū)間正好與L1的取值區(qū)間[0,+∞）隔開且相鄰。圖1中分別顯示了不同K值下L2的曲線圖，從下到上，K的取值分別為-1、-0.7、-0.5、-0.3、-0.1。從圖中可以看出K取值越接近于-1，曲線L2越陡峭，，離L3越近；反之越趨近于0，曲線愈加平滑，離x軸愈近。從圖1中也容易觀察到曲線L2與L1相比，L2要平滑得多，因此可以通過訓(xùn)練K取不同值，進(jìn)而用帶加權(quán)參數(shù)K的x′來(lái)弱化某些強(qiáng)關(guān)聯(lián)屬性的信息熵，以達(dá)到提高弱關(guān)聯(lián)屬性在決策樹全局范圍的分類能力。以下就C4.5-K算法通過訓(xùn)練K進(jìn)而構(gòu)建決策樹的流程進(jìn)行闡述。2.4改進(jìn)算法的決策樹構(gòu)建過程在構(gòu)建決策樹[11-13]的過程中，C4.5-K算法首先需要取一初始K值，并判斷所處理的屬性是離散屬性還是連續(xù)屬性，若為離散屬性則按照公式（1）得到相應(yīng)的信息熵；若為連續(xù)屬性，首先對(duì)連續(xù)屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，通過公式（2）計(jì)算其信息熵，根據(jù)C4.5算法計(jì)算其信息增益，再采用公式（3）計(jì)算該屬性的信息增益率。然后通過比對(duì)按不同屬性計(jì)算的信息增益率值的大小，確定優(yōu)先分裂的屬性。按照上述步驟獲得決策樹后，當(dāng)出現(xiàn)生成的決策樹模型誤差率大于指定閾值時(shí)，可通過調(diào)整加權(quán)參數(shù)K的取值，進(jìn)行反復(fù)實(shí)驗(yàn)來(lái)使得生成的決策樹模型和樣本實(shí)際數(shù)據(jù)逐漸逼近，使訓(xùn)練誤差率降到最低，最終達(dá)到提高決策樹預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的目的。其相應(yīng)的流程圖如圖2所示。3實(shí)驗(yàn)與分析為了驗(yàn)證C4.5-K算法的準(zhǔn)確性和有效性，以下將以雞蛋期貨歷史數(shù)據(jù)為例進(jìn)行訓(xùn)練建模。期貨原始數(shù)據(jù)項(xiàng)主要包括合約種類、開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、漲跌1、結(jié)算價(jià)、漲跌2、交易日期、持倉(cāng)量、成交量等屬性。3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘，首先需要對(duì)期貨原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[14-15]，有關(guān)處理內(nèi)容

2017，53（11）K≤0，這個(gè)取值區(qū)間正好與L1的取值區(qū)間[0,+∞）隔開且相鄰。圖1中分別顯示了不同K值下L2的曲線圖，從下到上，K的取值分別為-1、-0.7、-0.5、-0.3、-0.1。從圖中可以看出K取值越接近于-1，曲線L2越陡峭，離L3越近；反之越趨近于0，曲線愈加平滑，離x軸愈近。從圖1中也容易觀察到曲線L2與L1相比，L2要平滑得多，因此可以通過訓(xùn)練K取不同值，進(jìn)而用帶加權(quán)參數(shù)K的x′來(lái)弱化某些強(qiáng)關(guān)聯(lián)屬性的信息熵，以達(dá)到提高弱關(guān)聯(lián)屬性在決策樹全局范圍的分類能力。以下就C4.5-K算法通過訓(xùn)練K進(jìn)而構(gòu)建決策樹的流程進(jìn)行闡述。2.4改進(jìn)算法的決策樹構(gòu)建過程在構(gòu)建決策樹[11-13]的過程中，C4.5-K算法首先需要取一初始K值，并判斷所處理的屬性是離散屬性還是連續(xù)屬性，若為離散屬性則按照公式（1）得到相應(yīng)的信息熵；若為連續(xù)屬性，首先對(duì)連續(xù)屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，通過公式（2）計(jì)算其信息熵，根據(jù)C4.5算法計(jì)算其信息增益，再采用公式（3）計(jì)算該屬性的信息增益率。然后通過比對(duì)按不同屬性計(jì)算的信息增益率值的大小，確定優(yōu)先分裂的屬性。按照上述步驟獲得決策樹后，當(dāng)出現(xiàn)生成的決策樹模型誤差率大于指定閾值時(shí)，可通過調(diào)整加權(quán)參數(shù)K的取值，進(jìn)行反復(fù)實(shí)驗(yàn)來(lái)使得生成的決策樹模型和樣本實(shí)際數(shù)據(jù)逐漸逼近，使訓(xùn)練誤差率降到最低，最終達(dá)到提高決策樹預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的目的。其相應(yīng)的流程圖如圖2所示。3實(shí)驗(yàn)與分析為了驗(yàn)證C4.5-K算法的準(zhǔn)確性和有效性，以下將以雞蛋期貨歷史數(shù)據(jù)為例進(jìn)行訓(xùn)練建模。期貨原始數(shù)據(jù)項(xiàng)主要包括合約種類、開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、漲跌1、結(jié)算價(jià)、漲跌2、交易日期、持倉(cāng)量、成交量等屬性。3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘，首先需要對(duì)期貨原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[14-15]，有關(guān)處理內(nèi)容

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