利用sickit-lear 拟合 一个股票收盘价和指数收盘价之间的线性函数
时间: 2024-03-25 11:37:09 浏览: 26
好的,可以按照以下步骤来拟合一个股票收盘价和指数收盘价之间的线性函数:
1. 首先,导入需要的库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
2. 然后,读取股票和指数收盘价数据,可以使用 pandas 库来读取 csv 文件:
```python
stock_data = pd.read_csv('stock.csv')
index_data = pd.read_csv('index.csv')
```
3. 接下来,将两个数据集合并为一个数据集:
```python
data = pd.merge(stock_data, index_data, on='date')
```
4. 然后,将数据分成训练集和测试集:
```python
train_data = data.iloc[:200, :]
test_data = data.iloc[200:, :]
```
5. 接着,定义自变量和因变量:
```python
X_train = train_data[['index_close']]
y_train = train_data[['stock_close']]
X_test = test_data[['index_close']]
y_test = test_data[['stock_close']]
```
6. 然后,使用 LinearRegression 模型拟合数据:
```python
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
7. 最后,使用模型对测试集进行预测,并计算模型的评分:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
score = model.score(X_test, y_test)
```
这样就可以拟合一个股票收盘价和指数收盘价之间的线性函数了。
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