股票预测python KNN

KNN是一种监督学习算法，用于分类或回归问题。在股票预测中，可以使用KNN算法来预测股票的价格走势。在Python中，可以使用scikit-learn库的KNeighborsRegressor类来实现KNN算法进行股票预测。

下面是使用KNN算法进行股票预测的一般步骤：
1. 导入必要的库和模块：

   from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
   import numpy as np

2. 准备数据集：
- 将历史股票价格作为特征矩阵X。
- 将未来股票价格作为目标变量y。

3. 划分数据集：
- 将数据集划分为训练集和测试集。

4. 创建并拟合KNN模型：
- 实例化KNeighborsRegressor类。
- 使用训练集数据拟合模型。

5. 进行预测：
- 使用测试集数据进行预测。

下面是一个示例代码片段，展示了如何使用KNN算法进行股票预测：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np

# 准备数据集
X = np.array([[1, 10], [2, 20], [3, 30]])  # 历史股票价格作为特征矩阵
y = np.array([15, 25, 35])  # 未来股票价格作为目标变量

# 划分数据集
X_train, X_test = X[:2], X[2:]
y_train, y_test = y[:2], y[2:]

# 创建并拟合KNN模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
print(y_pred)