利用随机森林来预测茅台收盘价的代码

下面是一个简单的利用随机森林来预测茅台收盘价的代码示例：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
df = pd.read_csv('maotai.csv')

# 按时间升序排列
df = df.sort_values('date')

# 提取特征和目标变量
X = df.drop(['date', 'close'], axis=1)
y = df['close']

# 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=42)

# 定义随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 输出模型评估结果（均方误差）
mse = ((y_pred - y_test) ** 2).mean()
print('MSE:', mse)

这个代码示例假设你已经有了一个名为`maotai.csv`的数据集，其中包含了茅台的历史股价数据，包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等。我们读取这个数据集，按时间升序排列，然后提取出除日期和收盘价之外的所有特征作为模型的输入，将收盘价作为目标变量。使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，然后定义一个随机森林回归模型，设置100个决策树，随机种子为42，并训练模型。最后使用训练好的模型对测试集进行预测，计算预测结果与真实结果之间的均方误差，并输出评估结果。