机器学习量化投资组合：样本内检验和样本外检验详解

"机器学习加量化投资组合，样本内检验和样本外检验分别怎么做？简单点"\n\n样本内检验是指在训练模型时使用的数据集上进行模型性能评估，而样本外检验是指在模型训练完成后，使用未参与训练的新数据集对模型进行评估。\n\n样本内检验的步骤如下：\n1. 将原始数据集划分为训练集和测试集。\n2. 在训练集上训练机器学习模型。\n3. 在测试集上应用模型进行预测，并评估模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。\n\n样本外检验的步骤如下：\n1. 使用样本内检验的步骤训练机器学习模型。\n2. 将原始数据集划分为训练集和验证集。\n3. 在训练集上训练机器学习模型。\n4. 在验证集上应用模型进行预测，并评估模型的性能指标。\n5. 根据验证集上的性能指标，对模型进行调整和优化。\n6. 最后，在未参与训练的测试集上应用最优模型进行预测，并评估模型的性能指标。\n\n通过样本内检验和样本外检验，可以评估模型在训练集和新数据上的性能表现，帮助判断模型的泛化能力和稳定性，以及避免过拟合问题。