决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用.pdf 本文选取2012年A股市场上200个上市公司为样本，其中50个为A股市 场上综合绩效最优的股票，50个为综合绩效最差的股票，另外100个为随机选 取的综合绩效一般的股票，其中50个为上证股票，50个为深证股票。以股票的 综合绩效等级为输出变量，选取七大类14个有代表性的财务指标作为输入变量， 运用SPSSClementine软件，利用C5.0决策树、BP神经网络和RBF神经网络三 种分类算法分别建立分类预测模型。在建立模型时，随机选取样本集中80%的数 据作为训练样本，用于模型的建立；选取