一、
实验目的
1
、理解监督学习的目标;
2
、理解分类学习几种基本算法;
3
、掌握
Sklearn
提供的分类函数
k
近邻、朴素贝叶斯、支持向量
机、决策树、神经网络模型等。
二、 实验内容与要求
【实验内容】上涨指数涨跌预测
网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了
20
年的上证指数
数据。请你根据给出某时间段
150
天的历史数据,预测当天上证指数
的涨跌。(技术路线
sklearn.svm.SVC
)
【实验过程】使用
SVM
算法
1
、建立工程,导入
sklearn
2
、数据加载
&&
数据预处理
3
、创建
SVM
并进行交叉验证
【交叉验证】
交叉验证法先将数据集
D
划分为
k
个大小相似的互斥子集,每个
自己都尽可能保持数据分布的一致性,即从
D
中通过分层采样得到。
然后,每次用
k-1
个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试
集
;
这样就可获得
k
组训练
/
测试集,从而可进行
k
次训练和测试,最终
返回的是这个
k
个测试结果的均值。通常把交叉验证法称为
“k
者交叉
验证
”
,
k
最常用的取值是
10
,此时称为
10
折交叉验证。
三、 实验程序与结果
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