Prognoza giełdowa (Projekt -9)

Nov 26 2022
PyCaret to otwarta biblioteka uczenia maszynowego o niskim kodzie w języku Python, która automatyzuje przepływy pracy uczenia maszynowego. Wstęp: Giełda ma w zasadzie charakter nieliniowy, a badania giełdowe są jednym z najważniejszych zagadnień ostatnich lat.

PyCaret to otwarta biblioteka uczenia maszynowego o niskim kodzie w języku Python, która automatyzuje przepływy pracy uczenia maszynowego.

Wstęp :

Giełda ma zasadniczo charakter nieliniowy, a badania giełdowe to jedno z najważniejszych zagadnień ostatnich lat. Ludzie inwestują na giełdach na podstawie pewnego rodzaju przewidywań. Prognozowanie odgrywa bardzo ważną rolę w biznesie giełdowym, który jest procesem bardzo skomplikowanym i wymagającym.

Procedura:

  1. Zainstaluj wymagane pakiety (Pycaret, Jinja2)
  2. Importuj wymagane biblioteki (Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn)
  3. Załaduj zestaw danych i wczytaj dane
  4. Ustaw datę jako indeks
  5. Wykonaj kopię zestawu danych
  6. Przechowuj dane w zestawie danych funkcji i dodaj w kolumnie docelowej
  7. Zapisz cel jako tablicę w zmiennej
  8. Podziel dane na szkolenia i testy
  9. Pobierz dane pociągu i przekształć je w ramkę danych
  10. Pobierz dane testowe i przekształć je w ramkę danych
  11. Zainicjuj konfigurację
  12. Trenuj na wielu modelach i porównuj je
  13. Utwórz model
  14. Pobierz prognozy

Wniosek :

Wszystkie narzędzia obsługują algorytmy regresji i klasyfikacji, więc użytkownicy mogą wybrać dowolne narzędzie w oparciu o ich znajomość i wygodę. Pomaga wydobyć wiedzę z danych i wykonać prognozę, aby doradzić konsumentowi w sprawie inwestycji.