股市预测是一种预测股票未来价格的方法,随着技术的进步,包括机器学习在内的各种算法正在成为研究和投资者关注的焦点。本项目探索了多种数据挖掘算法如线性回归、Arima、LSTM、随机森林和支持向量回归在NSE股票市场的应用。通过比较预测精度,评估了不同模型的效果,并应用了预处理方法提高了预测准确度。数据集来源包括印度股票市场,涵盖了多元化的行业特征。
股市预测算法比较及其应用探索
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