使用Python写一个基于SVM预测黄金价格的程序

好的，我可以为你提供一个基于SVM的黄金价格预测代码。首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

然后，我们加载黄金价格数据集，并对数据进行处理：

data = pd.read_csv('gold_price.csv')

X = data.drop('Price', axis=1)
y = data['Price']

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们使用支持向量回归（SVR）算法来训练模型：

clf = SVR(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们使用测试集来评估模型的均方误差：

y_pred = clf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

完整的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

data = pd.read_csv('gold_price.csv')

X = data.drop('Price', axis=1)
y = data['Price']

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

clf = SVR(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = clf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

这个代码可以用于预测黄金价格，你可以尝试使用其他数据集和算法。需要注意的是，不同的数据集和算法可能需要不同的参数和调整，具体的调整方法可以参考Scikit-learn库的文档。