18、利用回归算法和神经网络预测股票价格

利用回归算法和神经网络预测股票价格

1. 回归算法预测股票价格

1.1 回归算法简介

在预测股票价格时，我们可以使用多种回归算法，如线性回归、回归树、回归森林和支持向量回归（SVR）。这些算法可以帮助我们根据历史数据来预测股票的未来价格。

1.2 回归树与回归森林

我们首先实现了一个回归树，并探讨了其集成版本——回归森林。回归森林是通过组合多个单独训练的决策树，并在每个节点随机子采样训练特征来实现的。在分类问题中，随机森林通过多数投票做出最终决策；在回归问题中，回归森林将所有决策树的回归结果的平均值作为最终决策。

以下是使用 scikit-learn 中的 RandomForestRegressor 进行波士顿房价预测的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, 
                                  max_depth=10, min_samples_split=3)
regressor.fit(X_train, y_train)
predictions = regressor.predict(X_test)
print(predictions)

1.3 支持向量回归（SVR）

SVR是支持向量机（SVM）的回归版本。SVM用于分