用GDBT预测股票收益率的python代码

以下是使用GDBT（梯度提升树）预测股票收益率的Python代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 准备数据
X = data.drop("收益率", axis=1)
y = data["收益率"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建GDBT模型
model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型的准确度
print("模型准确度:", model.score(X_test, y_test))

以上代码假设数据已经保存在名为`stock_data.csv`的CSV文件中，并且该文件中有一列名为`收益率`的目标变量。代码将数据加载到Pandas DataFrame中，然后将输入特征和目标变量分别分配给`X`和`y`变量。然后，代码将数据划分为训练集和测试集，并创建一个GDBT回归模型。最后，代码拟合模型并在测试集上进行预测，并输出模型的准确度。