주식 시장 예측 ( 프로젝트 -9 )

PyCaret은 기계 학습 워크플로를 자동화하는 Python의 오픈 소스, 낮은 코드 기계 학습 라이브러리입니다.

소개 :

주식시장은 기본적으로 비선형적 성격을 띠고 있어 최근 몇 년간 주식시장에 대한 연구가 가장 중요한 이슈 중 하나였습니다. 사람들은 일종의 예측을 기반으로 주식 시장에 투자합니다. 예측은 매우 복잡하고 도전적인 과정인 주식 시장 사업에서 매우 중요한 역할을 합니다.

절차 :

1. 필수 패키지 설치(Pycaret, Jinja2)
2. 필요한 라이브러리 가져오기( Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn )
3. 데이터 세트 로드 및 데이터 읽기
4. 날짜를 인덱스로 설정
5. 데이터 세트 사본 만들기
6. 기능 데이터 세트에 데이터 저장 및 대상 열에 추가
7. 대상을 변수에 배열로 저장
8. 데이터를 교육 및 테스트로 분할
9. 학습 데이터 가져오기 및 데이터 프레임으로 변환
10. 테스트 데이터 가져오기 및 데이터 프레임으로 변환
11. 설정 초기화
12. 여러 모델에 대한 교육 및 비교
13. 모델 만들기
14. 예측하기

결론 :

모든 도구는 회귀 및 분류 알고리즘을 지원하므로 사용자는 친숙함과 편의성에 따라 도구를 선택할 수 있습니다. 데이터에서 지식을 추출하고 예측을 수행하여 소비자에게 투자에 대해 조언하는 데 도움이 됩니다.