使用SVM分类器和多种算法来提高准确性
Use of SVM classifier and multiple algorithms to improve accuracy
对于我正在从事的项目，我的目标是预测市场趋势并据此进行多头或空头操作。我希望为此使用强化算法。然而，在我最近读到的一篇论文中，作者建议使用两层系统；用于确定市场趋势的 SVM 分类器和基于正面、负面或横向市场趋势的三种算法。因此，每个算法都使用相同趋势的数据进行训练，因此可变性较小。
我的问题是，使用三种算法会提高结果的准确性，还是一个模型（总数据量相同）会提供相同的准确性？
抱歉，如果这看起来是一个非常基本的问题，我是机器学习的新手并且渴望学习。干杯
不同的模型有不同的优点和缺点。这就是使用 ensemble model.
背后的全部想法
你能做的就是训练一个random forest or adaboost
对于我正在从事的项目，我的目标是预测市场趋势并据此进行多头或空头操作。我希望为此使用强化算法。然而，在我最近读到的一篇论文中，作者建议使用两层系统；用于确定市场趋势的 SVM 分类器和基于正面、负面或横向市场趋势的三种算法。因此，每个算法都使用相同趋势的数据进行训练，因此可变性较小。
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