Pandas与随机森林：构建金融交易分析模型
利用Pandas与随机森林预测股票趋势
Pandas作为强大的数据分析工具，与随机森林算法结合，可用于构建金融交易分析模型。该模型能够分析历史交易数据，并预测未来股票趋势。
数据处理与特征工程
利用Pandas读取和清洗金融数据，并进行特征工程，提取对预测有价值的信息，如：
- 技术指标: 移动平均线、相对强弱指数等。
- 基本面数据: 市盈率、市净率等。
- 交易量: 成交量、换手率等。
构建随机森林模型
基于提取的特征，使用随机森林算法训练预测模型，并进行参数调优，以提高模型的预测准确性。
模型评估与应用
评估模型的性能指标，如准确率、召回率等，并将其应用于实际的股票趋势预测。
文件大小：1.05KB
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