株式市場予測 ( Project -9 )

Nov 26 2022
PyCaret は、機械学習ワークフローを自動化する Python のオープンソースのローコード機械学習ライブラリです。はじめに : 株式市場は基本的に非線形であり、株式市場に関する研究は近年最も重要な課題の 1 つとなっています。

PyCaret は、機械学習ワークフローを自動化する Python のオープンソースのローコード機械学習ライブラリです。

序章 :

株式市場は基本的に非線形であり、株式市場の研究は近年最も重要な課題の 1 つとなっています。人々はある種の予測に基づいて株式市場に投資します。予測は、非常に複雑で困難なプロセスである株式市場ビジネスにおいて非常に重要な役割を果たします。

手順 :

  1. 必要なパッケージをインストールする ( Pycaret、Jinja2 )
  2. 必要なライブラリのインポート (Jinja2、Numpy、Pandas、sklearn)
  3. データセットの読み込みとデータの読み込み
  4. インデックスとして日付を設定
  5. データセットのコピーを作成する
  6. データをフィーチャ データ セットに保存し、ターゲット列に追加します
  7. ターゲットを配列として変数に格納する
  8. データをトレーニングとテストに分割する
  9. トレーニング データを取得してデータ フレームに変換する
  10. テスト データを取得して dataFrame に変換する
  11. セットアップの初期化
  12. 複数のモデルでトレーニングし、それらを比較する
  13. モデルを作成する
  14. 予測を取得する

結論 :

すべてのツールが回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムをサポートしているため、ユーザーは使い慣れた便利なツールを選択できます。データから知識を抽出し、予測を実行して消費者に投資についてアドバイスするのに役立ちます。