感知机预测股票价格代码
时间: 2024-06-23 11:00:16 浏览: 4
感知机通常用于线性分类问题,而预测股票价格是一个非线性和时间序列相关的任务,更适合使用深度学习模型如LSTM(长短时记忆网络)或递归神经网络(RNN)。以下是一个简化的Python代码示例,使用Keras库来创建一个简单的LSTM模型预测股票价格:
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 加载股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 假设数据文件名为stock_data.csv
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) # 如果日期是字符串,需要转换
data.set_index('Date', inplace=True) # 设置日期为索引
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1, 1))
# 拆分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data, test_data = scaled_data[:train_size], scaled_data[train_size:]
# 划分时间步长
def create_dataset(data, time_steps=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(data) - time_steps - 1):
X.append(data[i:(i + time_steps), 0])
Y.append(data[i + time_steps, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
time_steps = 10
X_train, y_train = create_dataset(train_data, time_steps)
X_test, y_test = create_dataset(test_data, time_steps)
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 反归一化预测值
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)
# 注意:这只是一个基础示例,实际应用中可能需要更复杂的特征工程、超参数调优和验证策略
```
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