StockRanker算法的核心是排序学习和梯度提升树，本文以0.1和0.2作为“学习率”参数的输入值进行测试。

首先，我们以StockRanker的默认参数0.1作为“学习率”的输入值进行模型训练，得到以下的训练结果：

1.特征重要性：又称为特征权重，是StockRanker模型基于各个特征