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本文介绍了一系列使用Python进行的机器学习实战项目，包括股票预测、美国总统身高统计、出生率分析、自行车计数的时间序列分析、区域与人口分析及文本摘要。
1.股票预测
预测股市是机器学习在金融领域最重要的应用之一。在本文中，我将带您了解一个关于使用机器学习 Python 进行股票价格预测的简单数据科学项目。
在本文的最后，您将学习如何通过实现 Python 编程语言使用线性回归模型来预测股票价格。
自股市诞生以来，对其进行预测一直是投资者的祸根和目标。每天都有数十亿美元在股票交易所进行交易，每一美元背后都有一位投资者希望以某种方式获利。
整个公司每天的涨跌都取决于市场行为。如果一个投资者能够准确地预测市场走势，他就提供了一个诱人的财富和影响力的承诺。
1.1 数据准备
在上面的部分中，我通过导入python库开始了股票价格预测的任务。现在，我将编写一个函数来准备数据集，以便我们可以轻松地将其放入线性回归模型中:
def prepare_data(df,forecast_col,forecast_out,test_size)
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