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基于LSTM的股票价格预测模型
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2023-11-21
23:41:49
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该代码是有python编写的基于LSTM的股票价格预测模型。 这段代码是使用 Python 和 Keras(一个流行的深度学习库)来构建并训练一个基于 LSTM(长短期记忆)的股票价格预测模型。 首先,导入所需的库: numpy:用于进行数学计算。 pandas:用于数据分析和处理。 sklearn:用于数据预处理和模型评估。 keras:用于构建和训练深度学习模型。 tensorflow:用于后端的计算。 使用 yfinance 库(需要单独安装)从 Yahoo Finance 下载股票数据。这里选择了 AAPL(苹果公司)的历史数据。 数据预处理: 使用 create_dataset 函数将历史收盘价数据转换为适合 LSTM 模型的形式。这个函数将数据划分为输入(X)和输出(Y),其中输入是过去的 look_back 天(这里设定为1)的收盘价,输出是下一天的收盘价。 使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理,使其在0到1之间。 定义 LSTM 模型:
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