随机森林进行股票预测
时间: 2023-12-23 09:26:53 浏览: 16
随机森林是一种常用的机器学习算法,可以用于股票预测。下面是一个简单的随机森林股票预测的例子:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 准备数据
features = data.drop(['Date', 'Close'], axis=1)
labels = data['Close']
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(train_features, train_labels)
# 预测
prediction = rf.predict(test_features)
# 输出结果
print(prediction)
```
在这个例子中,我们首先导入了必要的库,然后读取了股票数据。接着,我们准备数据,将日期和收盘价从特征中删除,并将其作为标签。然后,我们将数据集分成训练集和测试集。接下来,我们使用随机森林算法训练模型,并使用测试集进行预测。最后,我们输出了预测结果。