【python股票价格预测】使用Scikit-learn库中的支持向量机（SVM）算法进行多变量股票价格预测（附python代码）_svm 模型股票价格绘图代码

【python股票价格预测】使用Scikit-learn库中的支持向量机（SVM）算法进行多变量股票价格预测（附python代码）

文章介绍

Scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具。其中之一是支持向量机（Support Vector Machines，SVM），它是一种强大的监督学习算法，可用于解决分类和回归问题。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它在机器学习领域中被广泛应用，包括多变量股票价格预测。

SVM基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过寻找一个最优的超平面来进行分类或回归。在二分类问题中，SVM的目标是找到一个能够将两个不同类别的样本分隔开的超平面。在多变量股票价格预测中，我们可以使用SVM来拟合输入特征和相应的股票价格之间的关系。

对于回归问题，我们使用支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型。与分类问题不同，SVR的目标是在尽量满足约束条件的情况下，找到一个最优的超平面，使得预测值与实际值之间的误差最小化。SVR可以处理非线性关系，通过使用不同的核函数来捕捉输入特征之间的非线性关系。

使用Scikit-learn库中的支持向量机（SVM）算法进行多变量股票价格预测具有以下优势：

1. 处理高维数据：SVM在处理高维数