股票选股决策树预测模型：代码示例及因子重要性评估

以下是使用Python编写的一个简单的股票选股决策树预测模型的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics
from sklearn import tree

# 读取数据集
dataset = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 将特征列和目标列分开
X = dataset.drop('target', axis=1)
y = dataset['target']

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 拟合训练集
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('准确率:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

# 输出因子重要性评估结果
importance = model.feature_importances_
for i, feature in enumerate(X.columns):
    print('%s的重要性为：%.4f' % (feature, importance[i]))

# 可视化决策树
tree.plot_tree(model)

在这个示例代码中，假设我们的数据集文件为'stock_data.csv'，其中包含多个特征列和一个目标列。代码首先读取数据集并将特征列和目标列分开。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，创建一个决策树分类器，并使用训练集对其进行拟合。然后，使用模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。最后，输出每个特征的重要性评估结果，并可视化决策树模型。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、模型调参等步骤。