Process:
1. darbība. Nokopējiet šo koda fragmentu un ielīmējiet to jebkurā tiešsaistes/darbvirsmā #IDE , #MetaAI vai #ChatGPT .
Koda fragments:
importēt pandas kā pd
no sklearn.ensemble importa RandomForestRegressor
no sklearn.model_selection importēšanas train_test_split
no sklearn.metrics importa mean_absolute_error
# Ielādējiet CSV failu
file_path = 'path_to_your_file.csv' # Aizstāt ar sava faila ceļu
kolonnu_nosaukumi = [
'timestamp_start', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
'timestamp_end', 'unknown1', 'unknown2', 'unknown3', 'unknown4', 'unknown5', 'unknown6'
]
# Ielādējiet CSV failu ar pareiziem kolonnu nosaukumiem
notcoin_data = pd.read_csv(faila_ceļš, nosaukumi=kolonnu_nosaukumi, skiprows=1)
# Konvertējiet laikspiedolu lasāmā datuma formātā
notcoin_data['timestamp_start'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_start'], unit='ms')
notcoin_data['timestamp_end'] = pd.to_datetime(notcoin_data['timestamp_end'], unit='ms')
# Sagatavojiet līdzekļus un mērķa mainīgo
notcoin_data['next_close'] = notcoin_data['close'].shift(-1)
Features = notcoin_data[['atvērts', "augsts", "zems", "aizvērts", "apjoms"]].iloc[:-1]
target = notcoin_data['next_close'].iloc[:-1]
# Sadaliet datus apmācības un testēšanas komplektos
X_vilciens, X_tests, y_vilciens, y_tests = vilciena_testa_dalījums(funkcijas, mērķis, testa_izmērs=0,2, nejaušības_stāvoklis=42)
# Apmāciet Random Forest modeli
modelis = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# Novērtējiet modeli
prognozes = model.predict(X_test)
mae = vidējā_absolūtā_kļūda(y_tests, prognozes)
print(f"Vidējā absolūtā kļūda: {mae}").
2. darbība. Lejupielādējiet CSV failu (.csv) no #Binance tai kriptovalūtai, kurai vēlaties paredzēt nākamo slēgšanas cenu.
Pēc .csv faila lejupielādes vēlamajai šifrēšanai, augšupielādējiet šo failu MetaAI/ChatGPT vai iestatiet IDE atrašanās vietu/ceļu, lai piekļūtu un izmantotu .csv failu.
3. darbība. Pēc koda fragmenta un .csv faila iestatīšanas vienkārši palaidiet programmas pamattekstu, lai iegūtu nākamo slēgšanas cenu.
Atruna:
Prognozes rezultāti ir atkarīgi no sniegtajiem .csv faila datiem.
Prognozei var būt atšķirība starp prognozēto cenu un faktisko cenu 0,001.
Vienmēr veiciet izpēti un ņemiet vērā kriptovalūtu nepastāvību.
Šī ziņa ir pilnīgi objektīva un negarantē nekādus programmas paredzētos rezultātus.
Pirms jebkāda investīciju lēmuma pieņemšanas uzmanieties no iespējamiem kriptovalūtu apdraudējumiem.
Sekojiet līdzi!
Paziņojiet man komentāru sadaļā, Ja vēlaties atbilstošāku saturu.