支持向量机算法股票预测模型
时间: 2024-01-17 15:19:14 浏览: 34
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,可以用于股票预测模型。它通过将数据映射到高维空间中,找到一个最优的超平面来进行分类或回归任务。
以下是一个基于SVM算法的股票预测模型的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取特征和标签
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['label']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建SVM回归模型
model = SVR(kernel='linear')
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
```
在这个示例代码中,我们首先导入了必要的库,然后读取了股票数据。接下来,我们提取了特征和标签,并将数据划分为训练集和测试集。然后,我们创建了一个线性核函数的SVM回归模型,并使用训练集拟合模型。最后,我们使用测试集进行预测,并计算了均方误差作为评估指标。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。