过去6个月的历史库存数据
创建机器学习模型来预测股价.
当然,我可以指导您如何创建一个机器学习模型以预测股价的历史股票数据.首先,我们必须通过功能选择和工程进行数据准备,我们将查看过去6个月的历史股票数据并确定最相关的输入或预测变量.这些因素可能包括市场趋势,过去的业绩,交易量甚至外部经济指标等.一旦我们的数据集准备和清理,我们可能需要扩大数据以确保其正确的正常化.接下来,我们将开始选择一个合适的机器学习模型的过程.一些流行的股票价预测选项包括回归,K-最近的邻居,随机森林和神经网络.我们还可以使用更先进的数据,如短期存储数据 (LSTM) 或长期存储网络 (NMN) 等预测变量.一旦我们的数据集准备和清理,我们将继续使用我们的模型进行准确的测试和评估,以确保其性能和价格准确.我们将继续使用我们的模型的测试和测试,以确保其性能和价格准确.我们将继续使用我们的模型的测试和测试,以确保其性能和价格准确.