【透過機器學習預測股市漲跌-模型建模(附 Python 程式碼)】

任何小事都可能會影響整個 #股市 的走向🧐，因此我們透過 #機器學習 建立模型，希望能夠藉由資料科學的角度👁️，來掌握新聞標題對大盤的走向🧑‍💼!

而我們已經在第一篇說明如何進行原始資料的基本處理📊，並在第二篇運用 #自然語言 處理手法再進行進階的資料篩選🙋‍♀️。

而此篇將會說明使用 #羅吉斯線性迴歸、#隨機森林、#貝氏分類器 三個機器學習模型將處理後的資料執行預測性建模，步步為營的方式完成股市預測分析🤩🤩。

⚡文章精華⚡:
📣建置模型流程
📣模型進行道瓊工業指數的漲跌預測
📣三個模型預測結果
📣準確率比較

✨點我看更多:https://bit.ly/3mgwSG6

✨作者：蔡尚宏、劉睿哲、鄭晴文（臺灣行銷研究特邀作者）、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人）