给出这个思路（除了随机森林，还有哪些其他机器学习模型可以用于股票价格预测？）的相关代码

当然，除了随机森林之外，还有很多其他机器学习模型适用于股票价格预测。以下是使用Python的Scikit-learn库，结合线性回归（Linear Regression）、支持向量机（SVM）和梯度提升回归（Gradient Boosting Regressor）进行简单示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 加载数据同上
...

# 模型一：线性回归
model_linear = LinearRegression()
X_train_linear, X_test_linear, y_train_linear, y_test_linear = train_test_split(X, y, test_size=0.1, shuffle=False)
model_linear.fit(X_train_linear, y_train_linear)
y_pred_linear = model_linear.predict(X_test_linear)
...
Evaluation_linear = {
    '模型名称': '线性回归',
    'MSE': mean_squared_error(y_test_linear, y_pred_linear),
    'MAE': mean_absolute_error(y_test_linear, y_pred_linear),
    'R2': r2_score(y_test_linear, y_pred_linear)
}

# 模型二：支持向量机
model_svr = SVR(kernel='rbf')  # 使用径向基核
...
Evaluation_svr = {...}  # 同样计算评价指标

# 模型三：梯度提升回归
model_gb = GradientBoostingRegressor(n_estimators=500)
...
Evaluation_gb = {...}  # 计算GBRT的评价指标

# 将所有模型的结果汇总
all_models_evaluation = pd.concat([Evaluation_linear, Evaluation_svr, Evaluation_gb], axis=1)

这只是一个基础示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和特征工程，以及模型参数的调优。在股票价格预测中，考虑到时间序列特性，你还可以尝试ARIMA、LSTM这样的序列模型。记得在每次模型预测后都更新相关问题部分：