随机森林股票价格预测

随机森林是一种常用的机器学习方法，可以用于股票价格的预测。它是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行预测。每个决策树都是基于不同的特征和样本子集构建的，最终的预测结果是基于所有决策树的投票或平均值。

下面是使用随机森林进行股票价格预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('600519.sh.csv')

# 提取特征和目标变量
features = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
target = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
predictions = rf.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print("Mean Squared Error:", mse)

在这个示例中，我们首先读取股票数据，并选择一些特征作为输入，选择股票价格作为目标变量。然后，我们将数据划分为训练集和测试集，并使用随机森林回归模型进行训练和预测。最后，我们计算预测结果与实际结果之间的均方误差。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。