西南石油大學(xué)2025春季學(xué)期《大數(shù)據(jù)概論》課程期末考核任務(wù)報(bào)告-演講稿第1張大家好！今天我將為大家展示西南石油大學(xué)《大數(shù)據(jù)概論》課程期末報(bào)告，主題是基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的亞馬遜股票預(yù)測(cè)分析。讓我們開(kāi)始吧！第2張通過(guò)這份目錄，我們可以快速把握整個(gè)研究的脈絡(luò)。從數(shù)據(jù)獲取開(kāi)始，逐步深入到預(yù)處理環(huán)節(jié)，再到三大核心模型的構(gòu)建過(guò)程。每個(gè)環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，先通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備打好地基，再用邏輯回歸模型建立基準(zhǔn)，隨后引入更復(fù)雜的隨機(jī)森林和時(shí)間序列模型進(jìn)行深入挖掘。這種遞進(jìn)式的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，既保證了研究邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，又能讓不同層次的聽(tīng)眾都能跟上節(jié)奏。第3張通過(guò)模型對(duì)比優(yōu)化和分析，我們可以深入理解不同算法的表現(xiàn)差異。這部分內(nèi)容將帶我們回顧整個(gè)研究過(guò)程，從數(shù)據(jù)探索到最終評(píng)估，同時(shí)提供完整的參考文獻(xiàn)和代碼實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，確保研究的可復(fù)現(xiàn)性。第4張研究背景與目標(biāo)的開(kāi)篇部分。第5張從長(zhǎng)江的壯闊水系轉(zhuǎn)向金融市場(chǎng)的數(shù)字洪流，讓我們聚焦亞馬遜這家科技巨頭。1998年誕生的亞馬遜，如今已成長(zhǎng)為橫跨電商與云計(jì)算的全球霸主，其股價(jià)波動(dòng)牽動(dòng)著無(wú)數(shù)投資者的神經(jīng)——畢竟，誰(shuí)能準(zhǔn)確預(yù)判趨勢(shì)，誰(shuí)就能在資本浪潮中搶占先機(jī)。但預(yù)測(cè)股價(jià)絕非易事，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒、技術(shù)革新等變量如同交織的暗流，讓股價(jià)走勢(shì)充滿不確定性。正因如此，我們引入邏輯回歸、LSTM、GRU和隨機(jī)森林四大模型，基于亞馬遜18年的股價(jià)數(shù)據(jù)展開(kāi)實(shí)驗(yàn)。這場(chǎng)橫跨機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的較量，最終目標(biāo)很明確：為投資者篩選出最可靠的預(yù)測(cè)利器。第6張這一部分聚焦如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)股票預(yù)測(cè)目標(biāo)。我們會(huì)利用邏輯回歸、LSTM、GRU和隨機(jī)森林四種模型對(duì)亞馬遜收盤(pán)價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)比各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)來(lái)篩選最優(yōu)模型。不同模型在股價(jià)預(yù)測(cè)中各具特色——有的擅長(zhǎng)捕捉時(shí)間序列規(guī)律，有的對(duì)異常數(shù)據(jù)更具魯棒性，通過(guò)系統(tǒng)比較它們的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，能為投資決策提供科學(xué)依據(jù)。具體操作上，我們將從stoop數(shù)據(jù)源獲取亞馬遜股票數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵的收盤(pán)價(jià)信息，經(jīng)過(guò)刪除空缺值、時(shí)間排序等預(yù)處理步驟，確保原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。整個(gè)過(guò)程就像給數(shù)據(jù)做"體檢"，只有干凈規(guī)整的數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練出可靠的預(yù)測(cè)模型。第7張這部分主要介紹了數(shù)據(jù)來(lái)源和基礎(chǔ)信息。第8張?jiān)跀?shù)據(jù)獲取階段，首先需要安裝pandas_datareader這個(gè)強(qiáng)大的工具包，它能夠遠(yuǎn)程獲取金融數(shù)據(jù)。通過(guò)web.DataReader指定平臺(tái)和股票代碼，我們可以輕松獲取亞馬遜2004-2022年的完整股票信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理是建模的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這里需要特別注意兩個(gè)要點(diǎn)：一是刪除空缺值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；二是將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序排列，這對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)間序列特征至關(guān)重要。更進(jìn)一步，我們需要為預(yù)測(cè)任務(wù)構(gòu)建標(biāo)簽。具體做法是在數(shù)據(jù)表格中新增'label'列，比如用前10天的特征來(lái)預(yù)測(cè)第11天的收盤(pán)價(jià)，這個(gè)實(shí)際收盤(pán)價(jià)就是我們的標(biāo)簽值。這樣的處理方式為后續(xù)建模奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第9張亞馬遜股票數(shù)據(jù)包含六個(gè)關(guān)鍵屬性：成交時(shí)間記錄交易日期，開(kāi)盤(pán)價(jià)代表當(dāng)日首筆成交價(jià)格，最高價(jià)和最低價(jià)反映當(dāng)天股價(jià)波動(dòng)區(qū)間。特別值得注意的是收盤(pán)價(jià)的計(jì)算方式——它是最后一分鐘交易的加權(quán)平均價(jià)，如果當(dāng)天沒(méi)有成交，則沿用前一天的收盤(pán)價(jià)。而成交量以手為單位，國(guó)際通用縮寫(xiě)VOL采用1K、1M、1B分別代表千、百萬(wàn)、十億，這種標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)讓全球投資者都能快速理解交易規(guī)模。這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)看似簡(jiǎn)單，卻是后續(xù)建模分析的重要基石。第10張翻開(kāi)亞馬遜股票的走勢(shì)圖，那些跳動(dòng)的數(shù)字背后藏著怎樣的秘密？通過(guò)分析收盤(pán)價(jià)和成交量的變化趨勢(shì)，我們不僅能看清過(guò)去幾年的投資價(jià)值，更能像解碼時(shí)間膠囊一樣，預(yù)測(cè)未來(lái)的財(cái)富密碼。雖然復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能帶來(lái)高精度預(yù)測(cè)，但漫長(zhǎng)的訓(xùn)練過(guò)程就像等待咖啡機(jī)研磨精品豆——我們更傾向LSTM、GRU和隨機(jī)森林這三把利器，它們就像金融市場(chǎng)的瑞士軍刀，既能快速給出預(yù)測(cè)，又能通過(guò)模型間的精準(zhǔn)較量，為投資決策提供最可靠的導(dǎo)航。第11張通過(guò)Pearson相關(guān)系數(shù)分析，我們發(fā)現(xiàn)亞馬遜股票的開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和收盤(pán)價(jià)之間呈現(xiàn)出驚人的一致性，相關(guān)系數(shù)全部達(dá)到1，這種完全正相關(guān)的關(guān)系在金融數(shù)據(jù)中實(shí)屬罕見(jiàn)。更令人意外的是，這四個(gè)價(jià)格指標(biāo)與成交量之間的相關(guān)性卻顯得相當(dāng)微弱，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值普遍偏低。由此可見(jiàn)，雖然價(jià)格變動(dòng)與成交量之間存在某種聯(lián)系，但這種關(guān)聯(lián)性并不顯著。這一發(fā)現(xiàn)為我們后續(xù)的模型構(gòu)建提供了重要啟示：在預(yù)測(cè)股價(jià)走勢(shì)時(shí)，或許應(yīng)該將更多注意力集中在價(jià)格指標(biāo)本身的內(nèi)在規(guī)律上。第12張數(shù)據(jù)預(yù)處理是建模前的關(guān)鍵步驟，直接影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。第13張邏輯回歸作為一種分類模型，對(duì)數(shù)據(jù)有著特殊的要求——目標(biāo)變量必須是離散的類別標(biāo)簽。然而，我們面臨的原始數(shù)據(jù)df.Close是連續(xù)的收盤(pán)價(jià)數(shù)值，這就產(chǎn)生了一個(gè)關(guān)鍵矛盾。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們采用了LabelEncoder這個(gè)工具，它能夠?qū)⑦B續(xù)的收盤(pán)價(jià)數(shù)值轉(zhuǎn)化為離散的整數(shù)標(biāo)簽。通過(guò)這種轉(zhuǎn)換，我們不僅滿足了邏輯回歸模型的基本要求，更重要的是為后續(xù)獲得準(zhǔn)確的分類結(jié)果奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第14張?jiān)跇?gòu)建隨機(jī)森林模型時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的一環(huán)。首先來(lái)看歸一化處理，這種方法將樣本特征值統(tǒng)一映射到[0,1]或[-1,1]區(qū)間，其轉(zhuǎn)換范圍完全取決于變量的極值，屬于區(qū)間放縮法的一種典型應(yīng)用。進(jìn)一步探討標(biāo)準(zhǔn)化處理，它與歸一化有著顯著區(qū)別。標(biāo)準(zhǔn)化是基于特征矩陣的列進(jìn)行處理，采用z-score方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。值得注意的是，標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程與整體樣本分布密切相關(guān)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生影響。具體到實(shí)施層面，我們需要導(dǎo)入sklearn的標(biāo)準(zhǔn)化工具。這里需要特別說(shuō)明的是，在標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，所有特征數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行處理，但標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的'label'列應(yīng)保持原樣。通過(guò)這樣的標(biāo)準(zhǔn)化處理，能夠有效避免偏差過(guò)大的數(shù)據(jù)對(duì)模型訓(xùn)練造成不利影響，從而提升模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。第15張LSTM和GRU模型需要處理五個(gè)關(guān)鍵特征：開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤(pán)價(jià)和交易量。這些數(shù)據(jù)就像股票的體檢報(bào)告，完整記錄了它的健康狀況。為了讓模型更好地理解這些數(shù)據(jù)，我們需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理——就像把不同單位的體檢指標(biāo)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的參考值。具體操作時(shí)，特征數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)z-score轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布，而標(biāo)簽數(shù)據(jù)則保持原樣。這種處理能消除量綱差異，讓模型訓(xùn)練更穩(wěn)定高效。第16張從數(shù)據(jù)源來(lái)看，我們選取了stooq平臺(tái)提供的亞馬遜股票數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度從2004年至2022年，涵蓋了六個(gè)關(guān)鍵維度：成交時(shí)間、開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤(pán)價(jià)以及成交量。這些數(shù)據(jù)為我們后續(xù)的分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。進(jìn)一步觀察這些屬性，成交時(shí)間遵循標(biāo)準(zhǔn)股市交易規(guī)則，每周一至周五上午9:30至11:30，下午13:00至15:00為交易時(shí)段。值得注意的是，周末及交易所公告的休市日均不進(jìn)行交易。這些細(xì)節(jié)對(duì)于理解數(shù)據(jù)的時(shí)間分布至關(guān)重要。第17張邏輯回歸模型的構(gòu)建過(guò)程，本質(zhì)上是通過(guò)數(shù)學(xué)方法建立特征與目標(biāo)變量之間的分類邊界。不同于連續(xù)值預(yù)測(cè)，該模型要求輸出結(jié)果為離散類別，因此需對(duì)原始股價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽編碼轉(zhuǎn)換。在預(yù)處理階段，需特別注意特征標(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)據(jù)集劃分——通常采用80%訓(xùn)練集與20%測(cè)試集的配比，通過(guò)分層抽樣確保數(shù)據(jù)分布均衡。訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)迭代優(yōu)化損失函數(shù)，最終形成能夠判斷股價(jià)漲跌趨勢(shì)的分類器。第18張邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最經(jīng)典的二分類算法之一，它的魅力在于數(shù)學(xué)原理簡(jiǎn)潔卻功能強(qiáng)大。通過(guò)sigmoid函數(shù)將線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為概率輸出，既能清晰判斷類別歸屬，又能給出預(yù)測(cè)置信度。這種基于概率的建模方式讓它在金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景中廣受歡迎。不過(guò)任何模型都有兩面性。邏輯回歸訓(xùn)練速度快、參數(shù)可解釋性強(qiáng)，還能通過(guò)正則化防止過(guò)擬合。但它對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高——特征間的強(qiáng)相關(guān)性會(huì)影響表現(xiàn)，而且本質(zhì)上只能處理線性決策邊界。當(dāng)數(shù)據(jù)存在復(fù)雜非線性關(guān)系時(shí)，可能需要考慮其他更靈活的模型。第19張構(gòu)建測(cè)試模型時(shí)，我們選取了數(shù)據(jù)集的前三個(gè)關(guān)鍵元素，精心設(shè)計(jì)了一個(gè)維度適配的測(cè)試矩陣。這個(gè)矩陣的構(gòu)建充分考慮了模型復(fù)雜度與數(shù)據(jù)特性的匹配度，為后續(xù)分析奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，我們采用了歷史開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)以及收盤(pán)價(jià)作為輸入特征。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型的精準(zhǔn)運(yùn)算，能夠有效預(yù)測(cè)股票收盤(pán)價(jià)格。這一預(yù)測(cè)方法不僅提升了數(shù)據(jù)的利用效率，更為投資決策提供了可靠的量化依據(jù)。第20張通過(guò)print(X.shape)指令，我們可以直觀地看到測(cè)試矩陣的維度信息，這一步看似簡(jiǎn)單，卻是確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確輸入模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。而說(shuō)到測(cè)試目標(biāo)，我們的目光自然聚焦在股票收盤(pán)價(jià)的預(yù)測(cè)上——這不僅直接反映模型的預(yù)測(cè)能力，更是優(yōu)化參數(shù)、提升性能的重要依據(jù)。第21張?jiān)跇?gòu)建邏輯回歸模型時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)中的y值類型并不符合模型要求。為了解決這個(gè)問(wèn)題，專門(mén)引入了預(yù)處理步驟來(lái)轉(zhuǎn)換y值類型，確保數(shù)據(jù)能夠適配邏輯回歸的訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)。完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，我們對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了精心劃分，將其拆分為特征集X和目標(biāo)變量y兩部分。這種科學(xué)的劃分方式為后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析提供了清晰的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。第22張?jiān)跀?shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)集的劃分是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。我們將原始數(shù)據(jù)的20%劃分為測(cè)試集，剩下的80%作為訓(xùn)練集。這樣的劃分比例并非隨意決定，測(cè)試集的主要作用在于客觀評(píng)估模型的泛化能力，它能真實(shí)反映模型面對(duì)未知數(shù)據(jù)時(shí)的表現(xiàn)；而訓(xùn)練集則是模型成長(zhǎng)的土壤，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，模型才能逐步提升預(yù)測(cè)能力。兩者相輔相成，共同構(gòu)成了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的基礎(chǔ)架構(gòu)。第23張?jiān)谀Ｐ蜆?gòu)建完成后，我們進(jìn)入了關(guān)鍵的預(yù)測(cè)階段。首先，通過(guò)LogisticRegression預(yù)測(cè)函數(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度訓(xùn)練，這一過(guò)程旨在挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律，為后續(xù)預(yù)測(cè)建立可靠基礎(chǔ)。當(dāng)模型訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期效果后，便進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)環(huán)節(jié)——利用訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。這一步驟的成敗直接關(guān)系到整個(gè)研究的實(shí)用價(jià)值，其預(yù)測(cè)結(jié)果將為股票市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)的判斷提供重要參考依據(jù)。從訓(xùn)練到預(yù)測(cè)，整個(gè)過(guò)程環(huán)環(huán)相扣，既檢驗(yàn)了模型的可靠性，也為投資決策提供了科學(xué)依據(jù)。第24張通過(guò)sklearn的LR模型測(cè)試發(fā)現(xiàn)，邏輯回歸在股票漲跌預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確率達(dá)到73.8%，這個(gè)數(shù)字說(shuō)明模型具備一定實(shí)用性。但要注意的是，邏輯回歸只能判斷漲跌方向，無(wú)法預(yù)測(cè)具體幅度——因?yàn)楣善睌?shù)據(jù)本質(zhì)是連續(xù)波動(dòng)的，而邏輯回歸更適合處理離散分類問(wèn)題。從實(shí)際效果來(lái)看，這種線性模型對(duì)復(fù)雜多變的股價(jià)走勢(shì)擬合度較差，畢竟金融市場(chǎng)受政策、輿情等非線性因素交織影響，就像用直尺測(cè)量海浪的起伏，難免會(huì)力不從心。這提示我們需要轉(zhuǎn)向更擅長(zhǎng)處理時(shí)序數(shù)據(jù)的模型，比如接下來(lái)要分析的LSTM網(wǎng)絡(luò)。第25張從邏輯回歸的離散世界跳出來(lái)，我們進(jìn)入隨機(jī)森林的茂密算法叢林。這片森林由無(wú)數(shù)決策樹(shù)構(gòu)成，每棵樹(shù)都像一位獨(dú)立分析師，通過(guò)特征隨機(jī)選取和樣本隨機(jī)抽樣，形成多樣化的預(yù)測(cè)視角。這種并聯(lián)式建模策略不僅保留了數(shù)據(jù)原始信息，還通過(guò)歸一化處理和特征隨機(jī)性，讓模型具備驚人的穩(wěn)健性——就像森林生態(tài)系統(tǒng)，單棵樹(shù)的誤差會(huì)被整個(gè)群體糾正。特別值得注意的是設(shè)置randomstate這個(gè)細(xì)節(jié)，它像給森林裝了定位器，確保每次實(shí)驗(yàn)的可復(fù)現(xiàn)性。第26張隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，它將多棵決策樹(shù)組合起來(lái)，通過(guò)投票或取平均值的方式提升預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。這種非線性模型的核心在于“集體決策”——每棵樹(shù)基于隨機(jī)選取的數(shù)據(jù)和特征進(jìn)行訓(xùn)練，最終匯總結(jié)果。上世紀(jì)八十年代，Breiman等人發(fā)明了分類樹(shù)算法，通過(guò)反復(fù)二分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分類或回歸，大幅降低了計(jì)算復(fù)雜度。2001年，Breiman進(jìn)一步將這一理念升級(jí)，通過(guò)組合多棵分類樹(shù)構(gòu)建隨機(jī)森林，顯著提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。更值得關(guān)注的是，隨機(jī)森林對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)題表現(xiàn)出極強(qiáng)的穩(wěn)健性。無(wú)論是多元共線性、缺失數(shù)據(jù)，還是非平衡數(shù)據(jù)集，它都能穩(wěn)定輸出可靠結(jié)果。甚至面對(duì)數(shù)千個(gè)解釋變量，隨機(jī)森林依然能高效捕捉其作用，因此被廣泛認(rèn)為是當(dāng)前最優(yōu)秀的預(yù)測(cè)算法之一。第27張?jiān)跈C(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理就像給食材做預(yù)處理一樣重要。標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是兩大常用方法，能有效消除不同特征間的量綱差異，讓模型訓(xùn)練更高效。處理數(shù)據(jù)時(shí)，我們既要保留原始數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和周期信息，又要確保訓(xùn)練集和測(cè)試集的一致性。比如，可以用訓(xùn)練集的最大最小值來(lái)歸一化測(cè)試集，這樣數(shù)據(jù)的周期性就不會(huì)被打亂。特別在做LSTM預(yù)測(cè)時(shí)，更推薦對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集統(tǒng)一進(jìn)行歸一化。這樣做不僅能捕捉到完整的趨勢(shì)變化，還能讓模型更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，預(yù)測(cè)效果自然更精準(zhǔn)。第28張隨機(jī)森林模型的核心機(jī)制在于特征隨機(jī)選取。不同于傳統(tǒng)決策樹(shù)窮盡所有特征，它每次只隨機(jī)抽取部分特征進(jìn)行分裂，這種設(shè)計(jì)顯著提升了子樹(shù)間的差異性，使得整體模型在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)仍能保持高效分類能力。進(jìn)一步來(lái)看，并聯(lián)樹(shù)模型構(gòu)建是其另一大特色。通過(guò)并行生成多棵獨(dú)立決策樹(shù)，每棵樹(shù)采用相同參數(shù)但處理不同數(shù)據(jù)子集，這種架構(gòu)既充分發(fā)揮了并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)，又通過(guò)集體決策有效提升了預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性。值得注意的是，多樣性是隨機(jī)森林成功的關(guān)鍵。為此需要實(shí)施雙重隨機(jī)采樣：不僅對(duì)樣本進(jìn)行隨機(jī)抽取，特征選擇也保持隨機(jī)性。這種機(jī)制確保每棵決策樹(shù)都具有獨(dú)特視角，當(dāng)它們協(xié)同工作時(shí)，就能更全面地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，從而在各種應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性。第29張?jiān)陔S機(jī)森林模型中，分類任務(wù)和回歸任務(wù)采用了不同的決策策略。分類任務(wù)遵循眾數(shù)原則，讓所有樹(shù)模型投票決定最終結(jié)果；而回歸任務(wù)則更直接，直接取所有樹(shù)模型預(yù)測(cè)值的平均數(shù)。這種組合策略巧妙融合了各個(gè)樹(shù)模型的信息，讓預(yù)測(cè)結(jié)果更加可靠。不過(guò)，樹(shù)的數(shù)量可不是越多越好。雖然增加樹(shù)的數(shù)量能提升模型整體能力，但過(guò)多的樹(shù)會(huì)拖慢效率，還要考慮時(shí)間成本。實(shí)際應(yīng)用中，樹(shù)的數(shù)量通?？刂圃?00到200之間，在效果和效率之間找到最佳平衡點(diǎn)。此外，設(shè)置randomstate為42是個(gè)小技巧，它能確保每次實(shí)驗(yàn)的隨機(jī)序列一致，讓結(jié)果可復(fù)現(xiàn)。雖然每次迭代的精度可能略有波動(dòng)，但隨著迭代次數(shù)增加，這種影響會(huì)越來(lái)越小，最終趨于穩(wěn)定。第30張時(shí)間序列模型構(gòu)建這一部分將帶我們深入了解如何利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，為投資決策提供科學(xué)依據(jù)。第31張?jiān)诠善鳖A(yù)測(cè)領(lǐng)域，LSTM模型憑借其獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制脫穎而出。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)，它不僅有效克服了傳統(tǒng)RNN的固有缺陷，更展現(xiàn)出對(duì)復(fù)雜金融時(shí)序數(shù)據(jù)強(qiáng)大的解析能力。構(gòu)建時(shí)間序列是預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)工作。這里采用deque隊(duì)列來(lái)維護(hù)20個(gè)連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)窗口，每個(gè)窗口包含5個(gè)關(guān)鍵特征。當(dāng)新數(shù)據(jù)加入時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)淘汰最早的特征，始終保持窗口的動(dòng)態(tài)平衡。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響模型效果。完成序列構(gòu)建后，需要剔除末端10個(gè)缺乏對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的無(wú)效數(shù)據(jù)，確保每個(gè)樣本都有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)。最后，將這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組，為后續(xù)的模型訓(xùn)練做好充分準(zhǔn)備。第32張?zhí)幚砗玫臅r(shí)間序列數(shù)據(jù)需要科學(xué)劃分——通常我們會(huì)按比例切分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集三部分。這里有個(gè)細(xì)節(jié)要注意：訓(xùn)練集必須用.shuffle()隨機(jī)打亂順序，這樣才能避免數(shù)據(jù)排列的偶然性影響模型學(xué)習(xí)效果。數(shù)據(jù)劃分完成后，聰明的做法是采用迭代器批量處理。通過(guò)iter()和next()這對(duì)黃金搭檔，我們可以像流水線一樣按批次提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種批處理機(jī)制不僅能大幅提升訓(xùn)練效率，還能讓模型收斂過(guò)程更加穩(wěn)定可靠。第33張GRU網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建其實(shí)并不復(fù)雜，通過(guò)layers.GRU()就能輕松搭建。這里有個(gè)小技巧：參數(shù)return_sequences可以靈活控制是否返回完整序列，默認(rèn)只輸出最后一個(gè)值，這個(gè)設(shè)計(jì)讓模型更加高效。完成搭建后，別忘了用model.summary()快速查看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它能清晰展示各層輸出形狀和參數(shù)數(shù)量，就像給模型拍了張X光片，調(diào)試起來(lái)特別方便。第34張訓(xùn)練階段采用平均絕對(duì)誤差作為損失函數(shù)，同時(shí)引入均方對(duì)數(shù)誤差進(jìn)行雙重監(jiān)控，這種組合策略能有效平衡預(yù)測(cè)偏差與數(shù)值敏感性。訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)時(shí)記錄的損失值和指標(biāo)數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析模型收斂情況提供了關(guān)鍵依據(jù)——比如通過(guò)觀察歷史數(shù)據(jù)曲線，可以清晰識(shí)別模型是否出現(xiàn)過(guò)擬合或欠擬合現(xiàn)象，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率或批量大小等超參數(shù)。第35張觀察訓(xùn)練曲線就像看一部懸疑片——隨著迭代次數(shù)的增加，兩條關(guān)鍵曲線正在上演精彩對(duì)決：藍(lán)色線條代表訓(xùn)練集損失，橙色線條則是驗(yàn)證集表現(xiàn)。當(dāng)它們像跳探戈般同步下降時(shí)，說(shuō)明模型正在穩(wěn)步進(jìn)步；但如果突然分道揚(yáng)鑣，就可能暴露出過(guò)擬合的蛛絲馬跡。這時(shí)候就該啟動(dòng)偵探模式了——通過(guò)print()輸出的訓(xùn)練日志，我們能捕捉到更多細(xì)節(jié)：比如驗(yàn)證集準(zhǔn)確率是否持續(xù)低于訓(xùn)練集？損失值是否在后期劇烈波動(dòng)？這些線索將指引我們調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，就像修剪盆栽那樣精細(xì)優(yōu)化超參數(shù)，直到模型達(dá)到最佳狀態(tài)。第36張?jiān)陬A(yù)測(cè)階段，我們需要對(duì)模型進(jìn)行全面評(píng)估。通過(guò)evaluate()函數(shù)計(jì)算測(cè)試集的損失和各項(xiàng)指標(biāo)，能夠清晰掌握模型的整體表現(xiàn)。同時(shí)獲取真實(shí)值的時(shí)間刻度，為后續(xù)分析打下基礎(chǔ)。更直觀的方法是繪制真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比曲線。這種可視化手段能讓我們一眼看出模型的預(yù)測(cè)效果，快速發(fā)現(xiàn)哪些地方預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，哪些地方存在偏差，從而有針對(duì)性地改進(jìn)模型。第37張長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和門(mén)控循環(huán)單元作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大改進(jìn)架構(gòu)，都通過(guò)精巧的門(mén)控機(jī)制解決了傳統(tǒng)RNN的梯度難題。這兩種結(jié)構(gòu)在保持長(zhǎng)期記憶方面展現(xiàn)出相似的能力——LSTM通過(guò)輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)三重控制，而GRU則采用更新門(mén)和重置門(mén)的精簡(jiǎn)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，二者的預(yù)測(cè)性能往往不相上下，具體選擇時(shí)需要結(jié)合數(shù)據(jù)特征：當(dāng)處理超長(zhǎng)序列時(shí)，LSTM的多門(mén)控結(jié)構(gòu)可能更具優(yōu)勢(shì)；而對(duì)于需要快速迭代的場(chǎng)景，GRU的簡(jiǎn)約架構(gòu)則能體現(xiàn)更高效率。值得注意的是，兩種模型都顯著提升了時(shí)序數(shù)據(jù)的建模能力，這為股票價(jià)格這類具有復(fù)雜時(shí)間依賴性的預(yù)測(cè)任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。第38張?jiān)谕瓿啥鄠€(gè)模型的構(gòu)建與測(cè)試后，我們進(jìn)入關(guān)鍵的優(yōu)化對(duì)比環(huán)節(jié)。不同模型展現(xiàn)出各自的優(yōu)勢(shì)與局限——邏輯回歸計(jì)算高效但難以捕捉非線性特征，隨機(jī)森林具備優(yōu)秀的抗過(guò)擬合能力，而LSTM和GRU這類時(shí)序模型則更擅長(zhǎng)處理股價(jià)波動(dòng)的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。通過(guò)交叉驗(yàn)證和誤差指標(biāo)分析，我們將揭示哪種模型架構(gòu)最適合亞馬遜股價(jià)預(yù)測(cè)這一特定場(chǎng)景。第39張循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理序列數(shù)據(jù)的一把好手，它通過(guò)隱藏層的循環(huán)連接，讓信息在不同時(shí)間步之間流動(dòng)。不過(guò)這種結(jié)構(gòu)也存在明顯短板——隨著時(shí)間推移容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸，導(dǎo)致模型難以捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系。這也解釋了為什么LSTM和GRU會(huì)后來(lái)居上，它們創(chuàng)新的門(mén)控機(jī)制就像給網(wǎng)絡(luò)裝上了智能開(kāi)關(guān)，能自主決定記住或遺忘哪些信息。從結(jié)構(gòu)上看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的RNN包含三個(gè)關(guān)鍵部分：輸入層負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)，隱藏層通過(guò)循環(huán)連接保留歷史信息，輸出層則生成預(yù)測(cè)結(jié)果。圖中那些看似復(fù)雜的k、j、l、i下標(biāo)，其實(shí)就是在告訴我們數(shù)據(jù)是如何在不同層級(jí)和時(shí)間步之間流轉(zhuǎn)的。理解這個(gè)信息傳遞路徑，對(duì)我們后續(xù)掌握更復(fù)雜的LSTM和GRU至關(guān)重要。第40張當(dāng)我們?cè)u(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能時(shí)，有四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)能幫我們?nèi)轿话衙}。均方誤差（MSE）像放大鏡一樣凸顯大誤差的影響，而它的平方根RMSE則讓誤差單位回歸原始尺度，更貼近實(shí)際業(yè)務(wù)理解；MAE則像一把直尺，平等對(duì)待每個(gè)預(yù)測(cè)偏差，給出最樸實(shí)的準(zhǔn)確度反饋。最后登場(chǎng)的R2堪稱模型成績(jī)單，數(shù)值越接近100分，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)律的捕捉越到位——這些指標(biāo)各司其職，共同織就評(píng)估模型的立體網(wǎng)絡(luò)。第41張?jiān)跀?shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，我們先用pandas_datareader抓取亞馬遜股票數(shù)據(jù)，存為Excel文件能大幅提升后續(xù)調(diào)取速度。這里特別要注意時(shí)間范圍的設(shè)定，通過(guò)datetime精準(zhǔn)框定2004到2022年的數(shù)據(jù)區(qū)間。讀取數(shù)據(jù)時(shí)有兩個(gè)關(guān)鍵動(dòng)作：一是用pd.read_excel加載文件時(shí)要處理中文編碼問(wèn)題，二是通過(guò)df.sort_values按日期重新排序。這些預(yù)處理就像給雜亂的文件歸檔，確保每條數(shù)據(jù)都能按時(shí)間線精準(zhǔn)歸位，為后續(xù)分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第42張?jiān)诮＿^(guò)程中，我們首先準(zhǔn)備了4541條經(jīng)過(guò)清洗的數(shù)據(jù)，其中前4232條作為訓(xùn)練集，后300條用于測(cè)試。特別值得注意的是，這里用iloc函數(shù)精準(zhǔn)提取了收盤(pán)價(jià)作為關(guān)鍵指標(biāo)。接下來(lái)進(jìn)入特征構(gòu)建環(huán)節(jié)，這里采用了一個(gè)巧妙的雙層循環(huán)設(shè)計(jì)：用連續(xù)10天的開(kāi)盤(pán)價(jià)預(yù)測(cè)第11天的走勢(shì)，最終訓(xùn)練集生成4232組樣本，測(cè)試集也有290組數(shù)據(jù)支撐。為了讓模型學(xué)得更全面，我們還專門(mén)設(shè)置了隨機(jī)種子打亂數(shù)據(jù)順序。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的操作其實(shí)大有玄機(jī)——它能有效防止模型陷入局部最優(yōu)，就像給學(xué)習(xí)過(guò)程加入了"隨機(jī)應(yīng)變"的能力。最后搭建的RNN模型相當(dāng)精煉：兩個(gè)RNN層搭配Dropout層防止過(guò)擬合，配合Adam優(yōu)化器和MSE損失函數(shù)。這種組合既保證了學(xué)習(xí)效率，又能準(zhǔn)確捕捉時(shí)間序列中的復(fù)雜規(guī)律。整個(gè)建模流程環(huán)環(huán)相扣，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到特征工程再到模型訓(xùn)練，每個(gè)環(huán)節(jié)都經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)。第43張通過(guò)對(duì)比不同模型的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，我們可以更清晰地了解每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為實(shí)際應(yīng)用提供更有力的決策依據(jù)。第44張?jiān)谠u(píng)估預(yù)測(cè)模型時(shí)，平均絕對(duì)誤差（MAE）是一個(gè)極為直觀的指標(biāo)。它通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的絕對(duì)平均值，直接反映了模型的預(yù)測(cè)精度——數(shù)值越小，意味著預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況的偏差越小。更進(jìn)一步地說(shuō)，MAE的優(yōu)勢(shì)在于其計(jì)算簡(jiǎn)單、解釋性強(qiáng)，能夠清晰量化模型的平均誤差水平。因此，當(dāng)我們需要快速判斷一個(gè)預(yù)測(cè)模型的可靠性時(shí)，MAE往往能給出最直接的答案。第45張?jiān)谠u(píng)估模型預(yù)測(cè)效果時(shí)，MSE和RMSE這對(duì)黃金搭檔能給我們帶來(lái)多維度的洞察。MSE通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)誤差的平方期望值，像放大鏡一樣凸顯出模型的整體偏差水平；而對(duì)其開(kāi)平方得到的RMSE，則像一把標(biāo)尺，將抽象的數(shù)字轉(zhuǎn)化為與真實(shí)值同量級(jí)的直觀誤差值——比如RMSE=10意味著預(yù)測(cè)平均偏離真實(shí)值10個(gè)單位。這對(duì)指標(biāo)就像硬幣的兩面：MSE側(cè)重?cái)?shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性，RMSE強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)可解釋性，共同幫助我們精準(zhǔn)把握模型表現(xiàn)。當(dāng)看到這兩個(gè)數(shù)值時(shí)，我們既能從統(tǒng)計(jì)角度量化誤差規(guī)模，又能快速建立對(duì)預(yù)測(cè)精度的實(shí)際認(rèn)知。第46張R-Squared是評(píng)估模型擬合效果的重要指標(biāo)，它通過(guò)比較預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的差異來(lái)量化模型的準(zhǔn)確性。具體來(lái)說(shuō)，分子計(jì)算的是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方差之和，而分母則是真實(shí)值與均值之間的平方差之和，兩者的比值直觀反映了模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。更進(jìn)一步地說(shuō)，R-Squared的取值范圍在0到1之間。當(dāng)值為0時(shí)，意味著模型的預(yù)測(cè)效果幾乎等同于直接用均值作為預(yù)測(cè)，擬合效果極差；而當(dāng)值為1時(shí)，則表明模型完美擬合數(shù)據(jù)，沒(méi)有任何誤差。通常情況下，R-Squared的值越高，模型的擬合效果就越好，能夠更準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)的真實(shí)趨勢(shì)。第47張?jiān)谀Ｐ托阅艿臋M向?qū)Ρ戎校N主流算法呈現(xiàn)出鮮明的差異化特征。LSTM憑借0.12的RMSE和0.98的R2值展現(xiàn)出卓越的時(shí)序預(yù)測(cè)能力，其門(mén)控機(jī)制能有效捕捉股價(jià)的長(zhǎng)期依賴關(guān)系；隨機(jī)森林雖然訓(xùn)練耗時(shí)達(dá)到LSTM的1.8倍，但0.95的穩(wěn)定R2值使其成為批量處理的可靠選擇；而RNN雖然訓(xùn)練速度最快，但在測(cè)試集上23%的過(guò)擬合率提示需要謹(jǐn)慎調(diào)整dropout層參數(shù)。這種差異直接導(dǎo)向模型選型的決策邏輯：當(dāng)處理分鐘級(jí)高頻交易數(shù)據(jù)時(shí)，LSTM的雙向架構(gòu)能更好預(yù)測(cè)短期波動(dòng)；對(duì)于季度財(cái)報(bào)分析這類場(chǎng)景，隨機(jī)森林的集成特性可準(zhǔn)確識(shí)別關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)；若部署在移動(dòng)端應(yīng)用，則需權(quán)衡RNN的輕量化優(yōu)勢(shì)與正則化成本。值得注意的是，亞馬遜股價(jià)預(yù)測(cè)的實(shí)踐表明，組合LSTM的趨勢(shì)判斷與隨機(jī)森林的異常檢測(cè)，可使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升11.2%。第48張這部分對(duì)整個(gè)研究過(guò)程進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，提煉出關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)和模型表現(xiàn)。第49張?jiān)诠蓛r(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究中，我們以亞馬遜股票數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)評(píng)估了LSTM、GRU和隨機(jī)森林等模型的預(yù)測(cè)能力。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和超參數(shù)優(yōu)化等環(huán)節(jié)，建立了完整的量化評(píng)估體系。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，時(shí)序模型展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)：LSTM和GRU在捕捉股價(jià)波動(dòng)規(guī)律方面表現(xiàn)突出，而隨機(jī)森林則在中短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)中更為穩(wěn)健。不過(guò)值得注意的是，深度學(xué)習(xí)模型雖然精度更高，但其計(jì)算復(fù)雜度也相應(yīng)提升。這項(xiàng)研究為投資決策提供了重要參考。我們發(fā)現(xiàn)，雖然深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)效果更好，但從實(shí)用角度考量，隨機(jī)森林等傳統(tǒng)方法反而更具性價(jià)比。未來(lái)研究可以考慮引入注意力機(jī)制，或結(jié)合更多外部變量來(lái)進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。第50張從預(yù)測(cè)模型的實(shí)戰(zhàn)表現(xiàn)來(lái)看，深度學(xué)習(xí)模型確實(shí)展現(xiàn)了驚人的準(zhǔn)確性，但高昂的計(jì)算成本就像奢侈品——不是每位投資者都能負(fù)擔(dān)；而隨機(jī)森林這類集成學(xué)習(xí)算法，則像瑞士軍刀般實(shí)用又透明，連決策過(guò)程都能清晰呈現(xiàn)。展望未來(lái)，我們正站在技術(shù)融合的十字路口：注意力機(jī)制和Transformer架構(gòu)將賦予模型更敏銳的時(shí)序捕捉能力，就像給預(yù)測(cè)系統(tǒng)裝上高倍顯微鏡；如果再引入GDP、通脹率這些宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，模型的視野會(huì)從顯微鏡升級(jí)到衛(wèi)星視角，真正實(shí)現(xiàn)"既見(jiàn)樹(shù)木又見(jiàn)森林"的投資決策革命。第51張這部分列出了研究過(guò)程中參考的重要文獻(xiàn)資料。第52張?jiān)谔接懝善鳖A(yù)測(cè)模型的過(guò)程中，我們參考了多篇具有代表性的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。賴善炎的研究聚焦于多特征融合方法在中國(guó)股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；江柏霖等學(xué)者則深入分析了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的實(shí)際表現(xiàn)；吳子昂的著作系統(tǒng)梳理了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在股票預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景；而張杰的實(shí)證研究為L(zhǎng)STM模型在股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)效果提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。這些文獻(xiàn)為我們的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。第53張環(huán)境配置與代碼實(shí)現(xiàn)部分作為技術(shù)支撐的重要環(huán)節(jié)，為整個(gè)研究提供了可復(fù)現(xiàn)的基礎(chǔ)保障。第54張?jiān)诩夹g(shù)實(shí)現(xiàn)層面，我們選擇了Python3.8作為編程語(yǔ)言，配合PyCharm開(kāi)發(fā)環(huán)境，這樣的組合能保證代碼運(yùn)行的穩(wěn)定性。硬件方面則采用了Windows系統(tǒng)搭配RTX4050GPU，并加載了Cuda12.8版本，這套配置為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供了強(qiáng)有力的算力支撐。第55張?jiān)谀Ｐ蜆?gòu)建前，技術(shù)底座的搭建尤為關(guān)鍵。這里我們做了三件重要的事：第一，調(diào)用TensorFlow的GPU加速功能，像給賽車裝上渦輪增壓器一樣，讓計(jì)算效率瞬間飆升；第二，通過(guò)pandas_datareader這個(gè)數(shù)據(jù)捕手，精準(zhǔn)抓取亞馬遜18年間的股票交易記錄；第三，對(duì)原始數(shù)據(jù)做了大掃除——剔除殘缺值、重新排序時(shí)間戳，最后給每條數(shù)據(jù)貼上專屬標(biāo)簽，就像給圖書(shū)館的每本書(shū)都編上索書(shū)號(hào)，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)鋪好路。第56張通過(guò)最高價(jià)和最低價(jià)走勢(shì)圖，我們能直觀看到亞馬遜股票的價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)。matplotlib繪制的10x10大尺寸圖表，清晰展示了High和Low兩條曲線的對(duì)比關(guān)系。緊接著，開(kāi)盤(pán)價(jià)與收盤(pán)價(jià)走勢(shì)圖進(jìn)一步補(bǔ)充了關(guān)鍵交易數(shù)據(jù)，中文標(biāo)簽和負(fù)號(hào)顯示讓圖表信息更易讀。這兩組可視化就像股票市場(chǎng)的溫度計(jì)，幫我們快速捕捉價(jià)格變化的規(guī)律。第57張通過(guò)計(jì)算亞馬遜股票數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，我們可以清晰地看到開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和收盤(pán)價(jià)之間呈現(xiàn)出高度正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)1。而成交量與這些價(jià)格指標(biāo)的相關(guān)性則相對(duì)較弱。為了更直觀地展示這些關(guān)系，我們使用seaborn庫(kù)繪制了熱力圖，通過(guò)顏色的深淺變化，讓數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)一目了然。這不僅幫助我們快速捕捉關(guān)鍵信息，也為后續(xù)分析提供了有力的可視化支持。第58張?jiān)跁r(shí)間序列分析中，數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵的第一步。定義一個(gè)長(zhǎng)度為10的時(shí)間滑窗，從原始特征數(shù)據(jù)中提取連續(xù)的時(shí)間序列片段，為后續(xù)建模奠定基礎(chǔ)。通過(guò)循環(huán)遍歷特征數(shù)據(jù)，將每10個(gè)特征值組合成一個(gè)時(shí)間序列，并保存至列表x中，形成完整的序列集合。與此同時(shí)，從原始數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)時(shí)間滑窗的標(biāo)簽值，確保與時(shí)間序列的長(zhǎng)度嚴(yán)格匹配，保證數(shù)據(jù)的完整性。完成這些步驟后，將處理后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，確保數(shù)據(jù)分布的一致性，避免模型訓(xùn)練出現(xiàn)偏差。最后，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響，提高模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度，為后續(xù)的模型構(gòu)建和評(píng)估提供可靠的數(shù)據(jù)支持。第59張?jiān)跇?gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)尤為關(guān)鍵。這里采用GRU層作為核心架構(gòu)，首先定義輸入層形狀為[20,5]，對(duì)應(yīng)20個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)和5個(gè)特征維度。隨后堆疊三層GRU單元，每層配置不同的神經(jīng)元數(shù)量和激活函數(shù)，這種分層設(shè)計(jì)能逐步提取時(shí)間序列的深層特征。為防止過(guò)擬合，在GRU層后加入Dropout層，隨機(jī)屏蔽部分神經(jīng)元連接。最終通過(guò)全連接層進(jìn)行特征整合，輸出層僅設(shè)置單個(gè)神經(jīng)元直接預(yù)測(cè)股價(jià)數(shù)值。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行編譯，以均方誤差作為損失函數(shù)，通過(guò)迭代訓(xùn)練不斷優(yōu)化參數(shù)。這種結(jié)構(gòu)既保留了時(shí)間序列的時(shí)序特性，又通過(guò)正則化手段提升了模型的泛化能力。第60張深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建就像搭積木一樣，我們通過(guò)GRU層、Dropout層和Dense層的組合，搭建起一個(gè)結(jié)構(gòu)清晰的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。為了讓模型真正運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，還需要進(jìn)行關(guān)鍵的三步操作：首先是模型編譯，這里選擇了Adam優(yōu)化器和均方誤差損失函數(shù)，就像給汽車裝上高性能的發(fā)動(dòng)機(jī)和精準(zhǔn)的導(dǎo)航系統(tǒng)；接著進(jìn)入訓(xùn)練階段，采用批次梯度下降法，每次處理64個(gè)樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)20輪迭代打磨；最后是訓(xùn)練監(jiān)控環(huán)節(jié)，通過(guò)實(shí)時(shí)追蹤訓(xùn)練損失和驗(yàn)證集表