Прогноз фондового рынка ( Проект -9 )

Nov 26 2022

PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения. Введение: фондовый рынок в основном нелинейный по своей природе, и исследования фондового рынка были одним из самых важных вопросов в последние годы.

PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения.

Вступление :

Фондовый рынок в основном нелинейный по своей природе, и исследования фондового рынка были одним из самых важных вопросов в последние годы. Люди инвестируют в фондовые рынки, основываясь на каком-то прогнозе. Прогнозирование играет очень важную роль в бизнесе на фондовом рынке, который представляет собой очень сложный и сложный процесс.

Процедура :

Установите необходимые пакеты (Pycaret, Jinja2)
Импорт необходимых библиотек (Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn)
Загрузить набор данных и прочитать данные
Установить дату в качестве индекса
Сделать копию набора данных
Сохраните данные в наборе данных объектов и добавьте в целевой столбец.
Сохраните цель как массив в переменной
Разделите данные на обучение и тестирование
Получите данные поезда и преобразуйте их в dataFrame
Получите тестовые данные и преобразуйте их в dataFrame
Инициализировать установку
Тренируйтесь на нескольких моделях и сравнивайте их
Создайте модель
Получить прогнозы

Заключение :

Все инструменты поддерживают алгоритмы регрессии и классификации, поэтому пользователи могут выбрать любой инструмент, исходя из их знакомства и удобства. Это помогает извлекать знания из данных и делать прогнозы, чтобы консультировать потребителя по вопросам инвестиций.