支持向量机预测股价模型建立过程

Question

请问用支持向量机预测股价的时候怎么建立预测模型建模过程的详细步骤，求解

Answer 1

基于Python语言和scikit-learn库实现：

导入所需库和模块

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

读取股价数据并进行预处理

df = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = df.drop(['date', 'close_price'], axis=1) # 特征矩阵
y = df['close_price'] # 目标向量

划分训练集和测试集

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

建立支持向量机回归模型

model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)

模型拟合训练集数据

model.fit(X_train, y_train)

在测试集上进行预测

y_pred = model.predict(X_test)

输出模型的评估指标

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
print('R-squared:', r2)
其中，stock_data.csv是包含股价数据的CSV文件，X是特征矩阵，y是目标向量，train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，SVR类是支持向量机回归模型，通过fit方法进行拟合和训练，predict方法在测试集上进行预测，最后用mean_squared_error和r2_score函数计算模型的评估指标。