使用scikit-learn进行股票预测

最新推荐文章于 2025-05-19 13:22:04 发布
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文章标签： scikit-learn python 机器学习
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本文介绍了如何利用Python的scikit-learn库建立基于线性回归的股票预测模型。通过加载Yahoo Finance的历史股票数据，进行特征工程，训练线性回归模型，并对模型进行评估，以预测苹果公司（AAPL）股票的收盘价。

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使用scikit-learn进行股票预测
随着股票市场的不断波动，许多投资者开始探索如何通过数据分析来进行股票预测。而基于线性回归的方法是其中一个比较常见和有效的预测模型之一。

在本文中，我们将使用Python中非常流行的机器学习库 scikit-learn 来构建一个基于线性回归的股票预测模型。我们将会涵盖从数据集准备到模型评估的全过程，具体内容如下:

  1. 数据加载和处理
  2. 特征工程
  3. 线性回归模型训练
  4. 模型评估

数据加载和处理：

我们将使用 Yahoo Finance 提供的历史股票数据来构建我们的线性回归模型。在这个例子中，我们将预测苹果公司股票（AAPL）的收盘价。首先，我们可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数来加载我们的数据文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('AAPL.csv'
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