Супер простое прогнозирование цен на акции Python (с использованием случайного леса) Машинное обучение

Машинное обучение для прогнозирования роста и падения цен на акции на следующий день с использованием Random forest в Python

1. установка инструмента

$ pip install scikit-learn pandas_datareader

2. создание файла

3. исполнение

$ python pred.py

Это очень просто!

4. результат

В результате расчета с одинаковыми данными и признаками MLP оказались лучшими среди XGBoost, DNN, LSTM, GRU, RNN, LogisticRegression, k-ближайшего соседа, RandomForest, BernoulliNB, SVM, RGF, MLP, Бэггинг, Голосование, Стэкинг.

XGBoost            0.5119047619047619
DNN                0.5496031746031746
LSTM               0.5178571428571429
GRU                0.5138888888888888
RNN                0.5376984126984127
LogisticRegression 0.5496031746031746
k-nearest neighbor 0.5198412698412699
RandomForest       0.49603174603174605
BernoulliNB        0.5496031746031746
SVM                0.5396825396825397
RGF                0.5158730158730159
MLP                0.5694444444444444
Bagging            0.5297619047619048
Voting             0.5416666666666666
Stacking           0.5218253968253969

5. ссылка