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基于CatBoost回归模型的完整预测分析：从建模到SHAP可解释性分析 本文介绍了使用CatBoost回归模型进行完整预测分析的流程。首先导入必要的Python库并加载数据，进行数据预处理包括训练测试集划分和归一化处理。然后通过网格搜索优化CatBoost超参数，使用最优参数训练模型并评估预测性能。结果显示模型具有较高的决定系数(R²=0.9944)和较低的误差指标(RMSE=0.0696)。接着进行残差分析和正态性检验，发现残差基本服从正态分布。最后通过SHAP分析实现模型可解释性，识别关键特征影响。该方法为梯度提升树在回归问题中的应用提供了完整解决方案。 阅读详情
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Tushare使用教程 @Tushare简易教程 Python财经数据接口Tushare 最近在看量化分析有关的东西，然后第一步先了解的就是如何获取股票交易数据。发现大部分教程都是关于Tushare的，于是在这里简单的介绍一下Tushare的用法吧。目前tushare有免费版本和升级的需要付费的Pro版本。大多数教程写的都是免费版本，但是pro版本提供的数据更多，但是由于本人入坑还不深，暂时还是用的免费版本，但是每次使用都收到提示，“本接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pro/documen 阅读详情

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