利用sickit-learn拟合 一个已知股票收盘价和指数收盘价之间的线性函数
时间: 2024-03-25 14:37:00 浏览: 18
好的,我可以为您提供一个基本的示例代码,利用sickit-learn拟合一个已知股票收盘价和指数收盘价之间的线性函数:
```
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设您已经准备好了股票收盘价和指数收盘价两个数组
stock_prices = np.array([100, 110, 120, 130, 140])
index_prices = np.array([2000, 2100, 2200, 2300, 2400])
# 将股票收盘价和指数收盘价作为输入,合并为一个矩阵
X = np.column_stack((stock_prices, index_prices))
# 准备好对应的输出(即真实值)
y = np.array([3000, 3100, 3200, 3300, 3400])
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X, y)
# 打印模型的截距和系数
print('intercept:', model.intercept_)
print('coefficients:', model.coef_)
```
在这段代码中,我们使用`numpy`库将股票收盘价和指数收盘价两个数组合并为一个矩阵作为输入,然后准备好对应的输出(即真实值)。接下来,我们创建了一个`LinearRegression`对象,并使用`fit`方法拟合模型。最后,我们打印出模型的截距和系数。