SVM股票预测python代码

以下是使用SVM进行股票预测的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn import svm

# 给出训练数据
X = np.array(\[\[1, 2\], \[2, 3\], \[3, 1\], \[4, 3\]\])
y = np.array(\[0, 0, 1, 1\])

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = np.array(\[\[2.5, 2\]\])
prediction = clf.predict(new_data)

print("预测结果:", prediction)

这段代码使用了sklearn库中的svm模块，创建了一个SVM分类器对象clf。然后，我们给出了一些训练数据X和对应的标签y，通过调用clf.fit(X, y)方法来训练模型。接下来，我们使用新的数据new_data进行预测，通过调用clf.predict(new_data)方法得到预测结果。在这个例子中，我们预测了新数据\[2.5, 2\]的分类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习](https://blog.csdn.net/weixin_30536513/article/details/101113289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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