R语言支持向量机股票价格预测案例设计

好的，关于R语言支持向量机股票价格预测案例设计，我可以给你提供以下的步骤：

1.导入数据集：使用R语言中的read.csv()函数导入股票价格数据集。可以使用以下代码：

stock_data <- read.csv("stock.csv", header=TRUE)

2.数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征选择等。可以使用以下代码：

# 清除缺失值
stock_data <- na.omit(stock_data)
#转换数据类型
stock_data$Date <- as.Date(stock_data$Date, format="%Y-%m-%d")
# 特征选择
stock_features <- stock_data[,2:5]

3.数据分割：将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。可以使用以下代码：

# 随机选择80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(stock_data), 0.8*nrow(stock_data))
train_data <- stock_features[train_index, ]
train_label <- stock_data$Close[train_index]
test_data <- stock_features[-train_index, ]
test_label <- stock_data$Close[-train_index]

4.建立支持向量机模型：使用R语言中的e1071库中的svm()函数建立支持向量机模型。可以使用以下代码：

library(e1071)
svm_model <- svm(train_data, train_label, kernel = "linear")

5.模型评估：使用测试集数据对模型进行评估，计算均方误差（MSE）和决定系数（R-squared）。可以使用以下代码：

# 预测测试集数据
svm_pred <- predict(svm_model, test_data)
# 计算均方误差
MSE <- mean((test_label - svm_pred)^2)
# 计算决定系数
SSR <- sum((svm_pred - mean(test_label))^2)
SST <- sum((test_label - mean(test_label))^2)
R2 <- SSR/SST

至此，R语言支持向量机股票价格预测案例设计的步骤就结束了。希望这些步骤对你有所帮助。