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用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器

由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,kNN方法较其他方法更为适合。...kNN算法R语言实现 载入程序包&读入数据 library(class) library(dplyr) library(lubridate) library(scatterplot3d) stocks...kNN预测模型 table(prediction, stocks$Increase[!...stocksTrain]) #计算准确率 ## [1] 0.5076923 k=1时,基于KNN分类器的苹果股票价格预测准确率只有50.8%,略强于抛硬币。...通过模拟可以发现,当k = 5时,模型的准确率达到了52.5%。此外,我还用BP神经网络做了对比测试,BP神经网络模型的预测准确率只有51.5%,可见,基于KNN分类器的股票价格预测模型既简单又实用。

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如何在 MATLAB 中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度?

在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度可以通过以下步骤进行操作: 准备数据:首先,你需要准备好用于训练和测试模型的数据。...你可以使用classify函数对测试集进行分类,并计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标来评估预测精度。 调优模型:如果模型的表现不理想,你可以尝试调整模型的参数以提高预测精度。...使用MATLAB的predict函数,你可以输入新的数据并得到相应的预测结果。...总的来说,在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度需要充分理解深度学习的基本概念和原理,并结合MATLAB强大的深度学习工具箱来设计、构建和训练模型。...此外,对于复杂的模型,还需要耐心地进行参数调优和性能评估,以优化模型的预测精度。

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    如何用matlab做高精度计算?【第二辑】

    高精度计算是一种程序设计的算法。由于中央处理器的字长限制,如32位CPU中一个整数最大只能取值4,294,967,295(=2^32-1),因此在超范围数值计算中,往往要采用模拟手段。...通常使用分离字符的方法来处理数字数组。 维基百科【高精度计算】 在上一辑中,给大家介绍了如何使用matlab自带工具箱实现高精度计算(详见:如何用matlab做高精度计算?【第一辑】)。...有了VPI这款工具箱,原则任意的大整数计算在MATLAB都可以实现。接下来就一起来看看如何使用这款工具吧!...与上一期介绍的如何用matlab做高精度计算?【第一辑】一样,作为浮点数计算,首先需要人为自定义计算所需要的精度,如果不设置,则会使用默认的精度进行计算。...下一辑将会为大家介绍一款收费的高精度计算工具箱 —— Multiprecision Computing Toolbox,执行效率远超matlab自带的vpa工具箱。欲知后事如何,且看下回分解!

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    如何用matlab做高精度计算?【第一辑】

    通常使用分离字符的方法来处理数字数组。 维基百科【高精度计算】 对于跟咱一样的普通使用者而言,往往并不关心如何去实现高精度计算,更不会去研究相应的算法。...咱这里讲的高精度计算也指的是计算过程中保持数据的精度不丢失。因为内容较多,计划分成三辑进行分享。...第一辑主要介绍matlab自带的高精度计算工具;第二辑主要介绍来自于File Exchange中的两款高精度计算工具箱;第三辑主要介绍一款收费的高精度计算工具箱Multiprecision Computing...,精度越高所花费的时间会相应增加,精度越低所花费的时间会相应减少,因此需要在精度与计算时间间做一个权衡。...接下来会在另外两辑中介绍第三方高精度计算工具。欲知后事如何,且看下回分解!

    2.1K20

    比较R语言机器学习算法的性能

    /58172 作者: Jason Brownlee 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性?...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中,你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究,你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...我认为这在以后对分析不同方法如何在组合预测中结合很有帮助(例如堆叠),尤其当你在相反方向看到有相关运动时。 ?...比较R语言机器学习算法的成对散点图 统计意义检测(Statistical Significance Tests) 你可以计算不同机器学习算法间指标分布差异的意义。...观察前面的图表,如果我们认为LDA是最精准的模型,我们可以得出它比其他模型要具体精准多少的估计。 这些分数可以帮助你计算具体算法之间任何精度。

    1.4K60

    如何用R语言进行云计算

    我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念(请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南》)。...通过云服务,企业现如今搜集、存储和分析的数据量远远超出以往的想象。无论如何,有了亚马逊、谷歌和微软提供的服务,现在任何一个分析师都能使用云服务了。...在云端使用R与在桌面使用R的优势比较 我们知道R只能处理RAM内存大小的数据,云计算为我们提供了一个使用R处理大数据科学的快速解决方案。简单地在虚拟机上增加内存便可将其实现。...这是我正在安装R。 一旦操作完毕,记住关闭实例,以免支付高额的月账单。 你可以根据需求选择实例,或使用预订的实例(在固定的时间段预订虚拟机可以得到相应的折扣)。 如何在云端使用R操作RStudio?...现在,通过浏览器使用R在进行云计算。 ? 结语 到现在为止,你已经对如何使用R和RStudio来实施云计算有了一个大概的了解。我真的很高兴能在这篇文章中策划和编写有用资源。

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    预测模型的计算时间

    在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时,皮埃尔问了我一个有趣问题,是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想,却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...注意到对于样条函数,计算时间也很相似 > library(splines) > system.time(fit<-glm(PRONO~bs(INSYS)+., + data=myocarde_large...在JRSS-A 计算精算科学(R语言)这本书的解读中,Andrey Kosteko注意到这个软件包甚至没有被提及,相关内容也是空白的。...caret中使用K近邻算法,也需要10分钟(译者注:此处应该是1分钟) > system.time(fit<-train(PRONO~., + data=myocarde_large,method="knn...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码,来尝试更大的数据集......

    2.7K70

    如何用matlab做高精度计算?【第三辑】(完)

    高精度计算是一种程序设计的算法。由于中央处理器的字长限制,如32位CPU中一个整数最大只能取值4,294,967,295(=2^32-1),因此在超范围数值计算中,往往要采用模拟手段。...通常使用分离字符的方法来处理数字数组。 维基百科【高精度计算】 在一、二辑中,给大家介绍了如何使用matlab自带工具箱以及大神John D'Errico开发的工具箱实现高精度计算。...本辑作为用matlab做高精度计算的压轴辑,将给大家介绍一款效率远超前面两辑中所介绍的工具箱的高精度计算神器 —— Multiprecision Computing Toolbox for MATLAB...数论函数 前两辑中关于如何定义和使用高精度计算工具箱已经讲得非常多了,AdvanpixMCT的使用跟它们并无太多差异。...在某些情况下,还非得使用高精度计算才好使,比如处理病态特征值问题,目前唯一可靠的办法就是通过扩展计算精度来的达到较准确的计算。

    1.6K20

    MATLAB在数据分析中的应用:从统计推断到机器学习建模

    % 获取回归模型的预测值Y_pred = predict(mdl, X);% 计算R平方值rsq = 1 - sum((Y - Y_pred).^2) / sum((Y - mean(Y)).^2);fprintf...:真实值与预测值对比');5.2 分类模型评估对于分类模型,常见的评估指标包括准确率、精度、召回率和F1分数。...以下代码演示了如何在MATLAB中计算这些评估指标。...% 使用K近邻进行分类knn_model = fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', 5);% 预测新数据点的类别[Y_pred_knn, score] = predict(knn_model...分类模型评估:提供了分类模型的常见评估方法,包括混淆矩阵、准确率、精度、召回率、F1分数的计算。K折交叉验证:展示了如何使用交叉验证评估模型的泛化能力,避免过拟合。

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    如何用 Python+KNN 算法实现城市空气质量分析与预测?

    并借助机器学习算法根据数据预测空气质量,以达到分析预测的典型大数据分析模式效果。 整体分析的流程图如下: ?...图2-4 2019年天津季度AQI箱形图 KNN算法预测 整体的代码流程分为两个部分,一部分是建立test.py程序用来将CSV文件转为符合标准的TXT数据存储;另一部分是K均值聚类的数据分类。...(testInstance)-1 for x in range(len(trainingSet)): #对训练集的每一个数计算其到测试集的实际距离 dist = self.calculateDistance...return sortedVotes[0][0] 计算模型准确度 def getAccuracy(self,testSet, predictions): # 准确率计算 correct...= 0 for x in range(len(testSet)): if testSet[x][-1] == predictions[x]: #predictions是预测的和

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    --中心化 缩放 KNN(一)

    KNN 是概念和计算都很简单的分类方法,我们计算这些没有标记的数据行,在 n 维空间中,最近的 K 个已经标记过的邻居。...图说 K 邻近 下面是 KNN 的一个 2D 图。思考一下,中间绿色问好的点应该如何分类。如果 K = 5,分类就是蓝色,,如果 k = 10 ,结果又如何呢? ? ?...如何评价 KNN 结果 有很多对分类的评价方式/指标,最终重要的是,要认识到方式/指标的选择是一个很有深度的领域,并且需要具体问题具体分析。...它就是正确预测的数量除以预测的总数: Accuracy = 正确预测数量/预测总数 KNN 的使用和训练测试的分割 我们就使用上面介绍的江都作为衡量的标准,如果我们把先有的数据都作为训练模型用,我们应该用什么数据集来作为计算精度的数据呢...我们需要一个能很好推广到新数据的模型。也就是说,如果我们在数据集 A 上训练模型,也使用数据集 A 计算精度,那么得出的结果远远好于实际结果。这就是我们常说的过拟合。

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    --中心化 缩放 KNN(一)

    KNN 是概念和计算都很简单的分类方法,我们计算这些没有标记的数据行,在 n 维空间中,最近的 K 个已经标记过的邻居。...图说 K 邻近 下面是 KNN 的一个 2D 图。思考一下,中间绿色问好的点应该如何分类。如果 K = 5,分类就是蓝色,,如果 k = 10 ,结果又如何呢?...如何评价 KNN 结果 有很多对分类的评价方式/指标,最终重要的是,要认识到方式/指标的选择是一个很有深度的领域,并且需要具体问题具体分析。...它就是正确预测的数量除以预测的总数: Accuracy = 正确预测数量/预测总数 KNN 的使用和训练测试的分割 我们就使用上面介绍的江都作为衡量的标准,如果我们把先有的数据都作为训练模型用,我们应该用什么数据集来作为计算精度的数据呢...我们需要一个能很好推广到新数据的模型。也就是说,如果我们在数据集 A 上训练模型,也使用数据集 A 计算精度,那么得出的结果远远好于实际结果。这就是我们常说的过拟合。

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    利用 Scikit Learn的Python数据预处理实战指南

    如果我们尝试应用基于距离的算法,如KNN,在这些特征上,范围最大的特征会决定最终的输出结果,那么我们将得到较低的预测精度。我们可通过特征缩放解决这个问题。让我们实践一下。...KNN,看看它表现如何。...现在,我们已经完成缩放操作,让我们在缩放后的数据上应用KNN并检测其精度。 太好了!我们的精度从61%提升到了75%。这意味在基于距离的方法中(如:KNN),一些大范围的特征对预测结果有决定性作用。...在之前的章节,我们在贷款预测数据集之上操作,并在其上拟合出一个KNN学习模型。通过缩小数据,我们得到了75%的精度,这看起来十分不错。...我们再次达到缩放后利用KNN所能达到的我们最大的精度。这意味着,当使用l1或l2正则化估计时,标准化数据帮助我们提高预测模型的精度。

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    R语言中如何使用排队论预测等待时间?

    p=4698 介绍 顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论,主要用于运营,零售分析领域。 到目前为止,我们已经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间事先已知的情况。...另一方面,服务费率在很大程度上取决于有多少来电者代表可以服务,他们的表现如何以及他们的日程安排如何优化。 在本文中,我将使用排队理论让您更接近实际操作分析。...我们还将解决几个问题,我们在之前的文章中以简单的方式回答了这些问题。 目录 什么是排队论? 排队论中使用的概念 肯德尔的记谱法 感兴趣的重要参数 小定理 案例研究1使用R 案例研究2使用R....如上所述,排队理论是对用于估计队列长度和等待时间的长等待线的研究。它使用概率方法进行运筹学,计算机科学,电信,交通工程等领域的预测。 排队论最早是在20世纪初实施的,用于解决电话呼叫拥堵问题。...只关注我们如何能够在这种有限队列长度系统中找到没有解决方案的客户离开的概率。

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    Linux 中的 bc 命令:用于精度计算的利器

    引言在Linux系统中,有许多强大的命令可以帮助我们进行数学运算和数据处理。而bc命令就是其中之一,它是一款用于精度计算的工具,特别适用于处理浮点数和高精度数学运算。...图片2. bc命令简介bc是一款用于计算的命令行工具,其名字代表"Basic Calculator"。它支持浮点数和高精度计算,可以执行各种数学运算,如加减乘除、指数运算、取模、求平方根等。...例如,我们可以定义一个简单的函数来计算圆的面积:$ bcdefine circle_area(r) { return 3.14 * r * r;}circle_area(5)输出结果为:78.504...结论bc命令是Linux系统中一个非常有用的精度计算工具,可以用于处理浮点数和高精度数学运算。通过bc命令,我们可以进行各种数学运算,实现复杂的计算任务。...尤其是在bash脚本中,bc命令可以帮助我们解决bash本身只支持整数计算的限制,为脚本提供更强大的计算能力。在日常的工作和学习中,掌握bc命令的使用方法将会让我们的计算工作更加高效和准确。

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    Linux 中的 bc 命令:用于精度计算的利器

    引言在Linux系统中,有许多强大的命令可以帮助我们进行数学运算和数据处理。而bc命令就是其中之一,它是一款用于精度计算的工具,特别适用于处理浮点数和高精度数学运算。...图片2. bc命令简介bc是一款用于计算的命令行工具,其名字代表"Basic Calculator"。它支持浮点数和高精度计算,可以执行各种数学运算,如加减乘除、指数运算、取模、求平方根等。...例如,我们可以定义一个简单的函数来计算圆的面积:$ bcdefine circle_area(r) { return 3.14 * r * r;}circle_area(5)输出结果为:78.504...结论bc命令是Linux系统中一个非常有用的精度计算工具,可以用于处理浮点数和高精度数学运算。通过bc命令,我们可以进行各种数学运算,实现复杂的计算任务。...尤其是在bash脚本中,bc命令可以帮助我们解决bash本身只支持整数计算的限制,为脚本提供更强大的计算能力。在日常的工作和学习中,掌握bc命令的使用方法将会让我们的计算工作更加高效和准确。

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    kNN算法根据不同病理特征来预测乳腺癌转移与否

    二 ,kNN预测乳腺癌 下面以一个乳腺癌预测的实例完成kNN算法的深入了解: 1 加载数据 使用威斯康星州临床科学中心的关于乳腺癌肿瘤的数据集。...可猜到似乎都与细胞核的形状和大小有关,但是很难知道每个特征如何诊断良性或者恶性的。 没关系,可以使用kNN(机器学习)算法进行“诊断”,并判断准确性如何?...3 KNN算法建模预测 3.1 R-class包中knn参数 本文使用的是R-class包里面的knn()函数: knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE...右上角是假阳性,预测是恶性实际是良性。 计算得到模型的准确率为(39+72)/ (39+72+3) * 100 = 97.37%,接下来我们测试一下不同k值对模型准确率的影响。...发现假阴性减少了2个,总体上预测的精度提高到了(72+41)/(72+41+1+0) * 100 =99.12% 。

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    如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析

    而一家客户的数据平均都在100T以上,同时还在持续增加。如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算,而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据。需要我们采取一致性的数据结构。...同时,基于消费者个体画像和当前的“上下文”触发的个性化营销也是移动营销的主流需求。因此,这就需要服务器端在毫秒级别内给出个性化的预测结果。...目前针对复杂机器学习的“图计算”虽然可以支持“批处理”模式的迭代计算,比如著名的PageRank模型。但对于实时分析和预测,并不是最好的解决方法。...4、关联性:对于营销来说“预测性”分析不仅仅是发现营销的好坏,更重要的是发现为何好,以进行优化。比如“归因分析”和“相似人群”等预测性模型,都需要关联计算的支持。...四、结束语 图是一种抽象人类行为的方法,就像一句谚语所说“知道的越多,未知的就更多。对人类的行为的分析不是一个简单的“分类”问题,而是一种概率预测和排序问题。

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