基于动态调参KNN分类算法的股票涨跌预测模型分析

预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一，根据以往实践中的经验，不同种类的股票由于数据特征不同，所以需要用携带不同参数的KNN分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练KNN模型，以此确定KNN模型关键参数的做法，在此基础上给出能根据不同股票数据动态调整KNN算法关键参数的预测股票涨跌的模型。实践表明，这个模型在预测数据特征不同的股票涨跌情况时，均能表现出较高的准确性。