स्टॉक मार्केट भविष्यवाणी (प्रोजेक्ट -9)

Nov 26 2022

PyCaret Python में एक ओपन-सोर्स, लो-कोड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो मशीन लर्निंग वर्कफ्लो को स्वचालित करती है। परिचय: शेयर बाजार मूल रूप से गैररेखीय प्रकृति का है, और शेयर बाजार पर अनुसंधान हाल के वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक रहा है।

PyCaret Python में एक ओपन-सोर्स, लो-कोड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो मशीन लर्निंग वर्कफ्लो को स्वचालित करती है।

परिचय :

शेयर बाजार मूल रूप से गैररेखीय प्रकृति का है, और शेयर बाजार पर अनुसंधान हाल के वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक रहा है। लोग किसी तरह के पूर्वानुमान के आधार पर शेयर बाजार में निवेश करते हैं। शेयर बाजार के कारोबार में भविष्यवाणी बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जो एक बहुत ही जटिल और चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया है।

प्रक्रिया :

आवश्यक पैकेज स्थापित करें (पाइकारेट, जिन्जा2)
आयात आवश्यक पुस्तकालय ( Jinja2, Numpy, पांडा, sklearn )
डेटा सेट लोड करें और डेटा में पढ़ें
तारीख को इंडेक्स के तौर पर सेट करें
डेटा सेट की प्रतिलिपि बनाएँ
डेटा को फ़ीचर डेटा सेट में स्टोर करें और टारगेट कॉलम में जोड़ें
लक्ष्य को एक चर में एक सरणी के रूप में संग्रहीत करें
डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण में विभाजित करें
ट्रेन डेटा प्राप्त करें और इसे डेटाफ़्रेम में बदलें
टेस्ट डेटा प्राप्त करें और इसे डेटाफ़्रेम में बदलें
सेटअप को इनिशियलाइज़ करें
कई मॉडलों पर ट्रेन करें और उनकी तुलना करें
मॉडल बनाएँ
भविष्यवाणियां प्राप्त करें

निष्कर्ष :

सभी उपकरण प्रतिगमन और वर्गीकरण एल्गोरिदम का समर्थन करते हैं, इसलिए उपयोगकर्ता अपनी परिचितता और सुविधा के आधार पर कोई भी उपकरण चुन सकते हैं। यह डेटा से ज्ञान निकालने और उपभोक्ता को निवेश पर सलाह देने के लिए भविष्यवाणी करने में मदद करता है।