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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