使用线性回归模型预测股票价格

本文将使用sklearn库中的线性回归模型(LinearRegression)对股票销售数据(stock_sales)进行建模，以预测股票价格。

首先，从数据集中选择'Lag_1'作为自变量(X)，并创建目标变量'y'，即'Close_Price'。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = stock_sales.loc[:, ['Lag_1']]
X.dropna(inplace=True)  # 丢弃特征集中缺失的值
y = stock_sales.loc[:, 'Close_Price']  # 创建目标变量
y, X = y.align(X, join='inner')  # 丢弃目标变量中对应于特征集中缺失值的样本

接着，使用LinearRegression()函数来创建模型并使用fit()函数对数据进行拟合。

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

最后，使用模型对自变量X进行预测，将预测结果存储在y_pred变量中，并在图表上绘制原始数据y和预测结果y_pred。

y_pred = pd.Series(model.predict(X), index=X.index)
ax = y.plot(**plot_params)
ax = y_pred.plot()

该代码示例演示了如何使用sklearn的线性回归模型进行股票价格预测。通过选择合适的特征、处理缺失值以及训练模型，我们可以获得较为准确的预测结果。