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　　2.7实验结果分析

　　使用Logistic回归筛选变量后的BP神经网络在对股票进行评级时，其评级正确率在涨幅最大区域因原模型准确率已高达77%，提升幅度不是特别大，但在跌幅最大区域却有了显著提高。其原因在于筛选后的变量扩大了影响程度较大的变量的影响，缩小了原有影响程度较小的变量产生噪声的影响，使处于涨幅极端的两类因变量特征更加明显，其分类正确率自然会有提升。而对于处于涨幅中间区域的两类因变量来说，因其涨跌幅较小，各种自变量的影响相互博弈，删减自变量，对其正确分类必然产生较大影响，降低了分类正确率。但在实际生活中，人们关心的往往是如何使利益最大化，并尽可能减小风险成本。因此，本文所提出的模型价值显而易见。 

　　3结语 

　　股票分级实验证明，基于Logistic回归筛选变量后的BP神经网络在保证总体分类正确率稳步提升的同时在极大、极小分类正确率上也有了显著的提高。因此，在对极值分类有较高要求且预测变量较多的应用领域，此模型可作为一种分类参考，以提高分类效率。 

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