PAGNet: Групповое программное обеспечение GBDT - Neural Network for Multi-Target Corporation Treasing Provisions
arXiv:2609.2017v1 Annualce Type: New Humber: Previsioning Organization Discomplementation Proxies beasures to forpol-годовые данные является сложной задачей, поскольку прогнозные сигналы распределяются между короткими историями фирм и связанными с ними целевыми показателями, а использование, ориентированное на проверку, требует транспарентного поведения модели. Мы предлагаем PAGNet (Panel-Aware GBDT - Neural Network), двухсекундный гибрид, который сочетает в себе подразделение LightGBM с помощью групповых временных резюме с отделением группы MLP с использованием пространственного агрегирования и совместного многоцелевого обучения. По одному целевому блендеру для проверки достоверности и оптимального использования производится как окончательное прогнозирование, так и компактная диагностика опоры на ветры без параметров индуцируемого синтеза. В группе KoTaP из 1 {,} 754 корейских компаний, включенных в список с 2011 по 2024 год, PAGNet оценивается на основе протокола без утечки и совместного использования гиперпараметров в рамках четырех режимов. В режиме прямого прокси-лага, исключаемом FS1, и в рамках режима ФУ2 с налогообложкой на основании истории, цели количественного начисления (TSCA, TSDA) прочно доходят до LightGBM
