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线性回归在全部会计中广泛运用于诸多应用软件中。在以前的实例教程中，大家应用一般最小二乘法（OLS）测算了企业的beta与相对性数据库索引的较为。如今，大家将应用线性回归来可能股价。
怎样应用一般最小二乘法线性回归是一种用以仿真模拟自变量（y）和变量（x）中间关联的方式。根据简易的线性回归，只有一个变量x。很有可能有很多单独自变量归属于多元化线性回归的范围。在这类状况下，大家只有一个变量即时间。针对第一个时间升高到时间空间向量长短的整数金额，该时间将由1开始的整数金额表明，该时间能够依据时间序列分析数据信息而转变。自然，大家的自变量将是个股的价钱。为了更好地了解线性回归，您务必掌握您很有可能校园内初期学得的非常基础的式子。
从实质上讲，这将组成大家对数据信息的最好线性拟合。在OLS全过程中根据数据绘图了很多线框。该全过程的总体目标是寻找最好线性拟合线，降到最低平方米误差和（SSE）与股价（y）的具体值及其我们在数据信息集中化全部点的预测分析股价。这由下面的图表明。针对绘图的每根线，数据信息集中化的每一个点与实体模型輸出的相对估计值中间存有差别。将这种差别中的每一个加起來并平方米以造成平方和。从目录中，大家选用极小值造成 大家的最好搭配线。考虑到下面的图：
最小二乘法的应用最小二乘法如何使用线性拟合股票数据from matplotlib import style from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import quandl import datetime style.use('ggplot') #Dates start_date = datetime.date(2017,1,3) t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily") df = df.reset_index() prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))
', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #plotting the line made by linear regression plt.title('Linear Regression | Time vs. Price') plt.legend() predicted_price =regressor.predict(date)
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