Prévision boursière ( Projet -9 )

PyCaret est une bibliothèque d'apprentissage automatique à code source libre en Python qui automatise les workflows d'apprentissage automatique.

Introduction :

Le marché boursier est essentiellement de nature non linéaire et la recherche sur le marché boursier a été l'un des problèmes les plus importants de ces dernières années. Les gens investissent dans les marchés boursiers en fonction d'une sorte de prédiction. La prédiction joue un rôle très important dans le marché boursier, qui est un processus très compliqué et difficile.

Procédure :

1. Installer les packages requis (Pycaret, Jinja2)
2. Importer les bibliothèques requises ( Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn )
3. Charger l'ensemble de données et lire les données
4. Définir la date comme index
5. Faire une copie de l'ensemble de données
6. Stockez les données dans l'ensemble de données d'entité et ajoutez-les dans la colonne cible
7. Stocker la cible sous forme de tableau dans une variable
8. Divisez les données en formation et test
9. Obtenez les données de train et transformez-les en un dataFrame
10. Obtenez les données de test et transformez-les en un dataFrame
11. Initialiser la configuration
12. Entraînez-vous sur plusieurs modèles et comparez-les
13. Créer le modèle
14. Obtenez les prédictions

Conclusion :

Tous les outils prennent en charge les algorithmes de régression et de classification, de sorte que les utilisateurs peuvent choisir n'importe quel outil en fonction de leur familiarité et de leur commodité. Il aide à extraire des connaissances des données et à effectuer une prédiction pour conseiller le consommateur sur les investissements.