股票预测模型构建与评估：使用 Python 从交易软件导出数据进行分析

本项目使用最新股票数据集，通过以下步骤构建股票预测模型并进行评估：

1. 数据获取与清洗: 利用股票交易软件导出最新股票数据集，并进行数据清洗，最后保存为 CSV 文件。
2. 数据预处理和模型构建: 将数据集拆分为训练集与测试集，进行数据的预处理，分别建立回归模型（KNN、线性回归、岭回归、套索回归、随机森林、支持向量机 SVM、神经网络）并设置模型合适的超参数。使用训练集训练模型，用测试集对模型进行打分。
3. 模型评估: 对模型进行评价，比较各个模型在测试集上的表现，选择最优模型。
4. 预测与可视化: 使用最优模型对未来一段时间内的股票走势进行预测，得出预测结果并进行可视化展示。
5. 投资策略分析: 分析预测结果，提出相应的投资策略，为投资决策提供参考。