实例介绍
【实例简介】
预测股票市场价格 预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。 数据集的列为： 日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。 我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。
【实例截图】
【核心代码】
16359647989545564067.zip
└── Predict-Stock-Market-Price-master
├── predict.py
├── README.md
└── sphist.csv
1 directory, 3 files
预测股票市场价格 预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。 数据集的列为： 日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。 我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。
【实例截图】
【核心代码】
16359647989545564067.zip
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