pandasఖచ్చితంగా, పైథాన్ మరియు లైబ్రరీలను ఉపయోగించి సాధారణ స్టాక్ ధర అంచనాను ఎలా సృష్టించాలో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది sklearn:
కొండచిలువimport pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# read the stock price data
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')
# split the data into training and testing sets
train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, shuffle=False)
# select the features and target variable
X_train = train_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y_train = train_data['Close']
X_test = test_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y_test = test_data['Close']
# train the linear regression model
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# predict the stock prices for the test set
y_pred = regressor.predict(X_test)
# print the predicted prices and actual prices
print("Predicted prices:")
print(y_pred)
print("Actual prices:")
print(y_test)ఈ కోడ్ హిస్టారికల్ స్టాక్ ధర డేటాను కలిగి ఉన్న CSV ఫైల్‌లో చదవబడుతుంది, డేటాను శిక్షణ మరియు పరీక్ష సెట్‌లుగా విభజిస్తుంది, Open, High, Low, మరియు Volumeనిలువు వరుసలను ఫీచర్‌లుగా ఎంచుకుంటుంది మరియు Closeకాలమ్‌ను టార్గెట్ వేరియబుల్‌గా ఎంచుకుంటుంది. ఇది శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించి లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇస్తుంది మరియు టెస్టింగ్ సెట్ కోసం స్టాక్ ధరలను అంచనా వేస్తుంది. చివరగా, ఇది పోలిక కోసం అంచనా వేసిన ధరలు మరియు వాస్తవ ధరలను ముద్రిస్తుంది.
ఇది చాలా సులభమైన ఉదాహరణ మరియు ఈ మోడల్ ద్వారా క్యాప్చర్ చేయని స్టాక్ ధరలను ప్రభావితం చేసే అనేక అంశాలు ఉన్నాయని గమనించండి. ఇది లేదా ఏదైనా ఇతర స్టాక్ ధర అంచనా ఆధారంగా ఏదైనా పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకునే ముందు అదనపు పరిశోధన మరియు విశ్లేషణ చేయడం ముఖ్యం....
