2、考察：决策树模型 数据集AAPL_data.csv是苹果公司从2013-02-08至2018-02-07的行情数据，请完成以下任务。 任务一：对收盘价进行可视化 任务二：基础决策树模型回归建模，并预测2018-02-07后100天的收盘价 任务三：可视化任务二中的预测值 代码

好的，这是一个关于决策树模型的问题。针对数据集AAPL_data.csv，需要进行以下任务：

任务一：对收盘价进行可视化

这个任务可以使用Matplotlib库进行可视化。具体地，可以读取数据集，并使用plt.plot()函数绘制收盘价的折线图。

任务二：基础决策树模型回归建模，并预测2018-02-07后100天的收盘价

对于建模部分，可以使用sklearn.tree库中的DecisionTreeRegressor类创建一个基础决策树模型，并使用数据集中的开盘价、最高价、最低价和成交量作为特征，收盘价作为目标变量进行训练。对于预测部分，可以使用模型的predict()函数对2018-02-07后100天的数据进行预测。

任务三：可视化任务二中的预测值

类似于任务一，可以使用Matplotlib库绘制预测值的折线图，并与原始收盘价的折线图进行比较。

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 任务一：对收盘价进行可视化
df = pd.read_csv('AAPL_data.csv')
plt.plot(df['Close'])
plt.title('AAPL Close Price')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

# 任务二：基础决策树模型回归建模，并预测2018-02-07后100天的收盘价
X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = df['Close']
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)
future_X = pd.DataFrame({'Open': [df['Open'].iloc[-1]]*100,
                         'High': [df['High'].iloc[-1]]*100,
                         'Low': [df['Low'].iloc[-1]]*100,
                         'Volume': [df['Volume'].iloc[-1]]*100})
future_y = model.predict(future_X)

# 任务三：可视化任务二中的预测值
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Actual')
plt.plot(df.index[-1:] + pd.Timedelta('1 day') + pd.date_range(start='1/1/2018', periods=100, freq='D'), future_y, label='Predicted')
plt.title('AAPL Close Price Prediction')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()

注意：代码中的数据集文件路径需要根据实际情况进行修改。