基于支持向量机预测未来股票价格的数据集-2021年-tamilselvanarjunan

基于支持向量机预测未来股票价格的数据集-2021年-tamilselvanarjunan 数据来源：互联网公开数据 标签：股票价格预测,SVM,机器学习,数据分析,投资决策,金融数据,时间序列分析

数据概述： 本数据集用于预测未来股票价格，基于现有的股票价格数据。数据集包含历史股票价格信息，采用样本数据集构建，适合用于机器学习模型的训练和测试。数据集主要用于支持向量机（SVM）算法的预测模型，通过比较线性回归和SVM算法的预测效果，SVM算法在该数据集上的准确率达到80%，相较于线性回归的75%准确率有所提升。

数据用途概述： 该数据集适用于股票价格预测、投资策略制定、金融数据分析等多种场景。研究者和投资者可以利用此数据集训练支持向量机模型，以预测未来股价走势，辅助投资决策。此外，数据集也适合用于机器学习课程的教学和研究，帮助学习者理解和支持向量机算法在时间序列预测中的应用。