用Python机器学习预测黄金价格代码

以下是一个使用Python和机器学习预测黄金价格的简单代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
gold_data = pd.read_csv('gold_prices.csv')

# 定义特征和标签
X = gold_data.drop('Price', axis=1)
y = gold_data['Price']

# 将数据集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=0)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测黄金价格
predicted_prices = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(predicted_prices)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，并不一定能够精确预测黄金价格。在实际应用中，需要根据具体情况选择更加适合的机器学习算法和特征工程方法，以提高预测的准确性。