测试准确率说明.md

股票预测模型 - 测试准确率说明

1. 测试准确率的定义与实现

根据您的要求，我已经在股票预测模型中实现了测试准确率（test_score） 的计算。

测试准确率的定义

测试准确率 = 模型在未参与训练的数据（测试集）上做出正确预测的比例

技术实现

在 main_controller_enhanced4.py 文件的 train_model 方法中，实现了以下逻辑：

1. 数据分割：将特征数据按 8:2 的比例分割为训练集和测试集

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
   

2. 模型训练：使用训练集训练LightGBM分类器

3. 准确率计算：

   # 计算训练准确率
   y_train_pred = model.predict(X_train)
   train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_train_pred)
   
   # 计算测试准确率
   y_test_pred = model.predict(X_test)
   test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_test_pred)
   

4. 结果返回：将训练准确率和测试准确率作为模型信息的一部分返回

   return {
       'model': model,
       'train_accuracy': train_accuracy,
       'test_accuracy': test_accuracy,
       'test_size': len(X_test),
       'train_size': len(X_train),
       # ... 其他模型信息
   }
   

2. 测试准确率的重要性

指标	含义	为什么重要
训练准确率（train_score）	模型在训练数据上的表现	衡量模型对已知数据的拟合程度，但可能过拟合
测试准确率（test_score）	模型在新数据上的表现	衡量模型的泛化能力，更能反映实际应用效果

3. 如何查看测试准确率

3.1 使用代码获取

当调用 train_model 方法时，可以获取到包含测试准确率的模型信息：

from main_controller_enhanced4 import PredictionEngine

# 初始化预测引擎
engine = PredictionEngine()

# 准备特征
features = engine.prepare_features(df)

# 训练模型
model_info = engine.train_model(features, days=1)

# 查看准确率
if model_info:
    print(f"训练准确率: {model_info['train_accuracy']:.2%}")
    print(f"测试准确率: {model_info['test_accuracy']:.2%}")
    print(f"训练样本数: {model_info['train_size']}")
    print(f"测试样本数: {model_info['test_size']}")

3.2 使用测试脚本

修复后的 test_accuracy.py 脚本可以展示测试准确率：

python test_accuracy.py

4. 代码修改说明

4.1 已修复的问题

• test_accuracy.py：修复了键名错误，将 train_samples 和 test_samples 改为正确的 train_size 和 test_size

4.2 重要的注意事项

1. 测试集的选择：使用了 shuffle=False 保持时间序列的顺序，避免数据泄漏
2. 评估方法：使用 accuracy_score 计算准确率，这是二分类问题的标准评估指标
3. 数据量要求：当训练样本数小于50时，模型会自动跳过训练，避免过度拟合
4. 特征标准化：对特征进行了标准化处理，提高模型稳定性

5. 模型改进建议

为了进一步提高测试准确率，可以考虑以下改进：

1. 增加数据量：使用更多的历史数据训练模型
2. 特征工程：增加更多的技术指标和衍生特征
3. 参数调优：对LightGBM模型进行参数调优
4. 交叉验证：使用时间序列交叉验证评估模型
5. 集成学习：使用多个模型的集成提高预测稳定性

6. 总结

已成功实现了您要求的测试准确率（test_score） 功能，包括：

• ✅ 按照定义正确计算测试准确率
• ✅ 将测试准确率作为模型信息的一部分返回
• ✅ 提供了查看和使用测试准确率的方法
• ✅ 修复了相关的代码问题

测试准确率是评估模型泛化能力的重要指标，建议在实际应用中优先关注测试准确率，而不仅仅是训练准确率。