帮我用Scala写一个类似股票预测的程序
时间: 2023-09-08 16:12:12 浏览: 63
好的,我可以为你提供一个简单的示例程序,它使用线性回归算法预测股票价格。以下是程序代码:
```scala
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object StockPrediction {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
.appName("StockPrediction")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 加载股票历史数据
val data = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("stock_data.csv")
// 数据预处理
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("Open", "High", "Low", "Volume"))
.setOutputCol("features")
val dataset = assembler.transform(data)
.select("features", "Close")
// 划分训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = dataset.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
// 创建线性回归模型
val lr = new LinearRegression()
.setMaxIter(100)
.setRegParam(0.3)
.setElasticNetParam(0.8)
// 训练模型
val model = lr.fit(trainingData)
// 在测试集上进行预测
val predictions = model.transform(testData)
// 打印预测结果
predictions.select("prediction", "Close", "features").show()
// 停止SparkSession
spark.stop()
}
}
```
上述代码使用Spark MLlib库中的线性回归算法,对股票历史数据进行预测。该程序首先加载csv格式的历史数据,然后使用VectorAssembler将Open、High、Low和Volume这四个特征组合成一个特征向量(features),同时选择Close作为标签(label)。接着,将数据集划分为训练集和测试集。然后,创建线性回归模型,并对训练集进行训练。最后,在测试集上进行预测,并打印预测结果。
你可以将上述代码保存为StockPrediction.scala文件,并在命令行中使用以下命令进行编译和运行:
```
$ scalac -classpath /path/to/spark-core.jar:/path/to/spark-mllib.jar StockPrediction.scala
$ scala -classpath /path/to/spark-core.jar:/path/to/spark-mllib.jar:. StockPrediction
```
其中,/path/to/spark-core.jar和/path/to/spark-mllib.jar是Spark的核心库和MLlib库的路径。在运行程序之前,你需要先安装Scala和Spark,并将Spark的相关jar包添加到classpath中。
希望这个示例程序对你有所帮助。
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