09.线性回归算法在金融的应用案例

机器学习训练模型

将数据分为训练集和测试集两个部分,训练集占比80%,测试集占比20%

split = int(0.8 * len(dfc))
X_train = dfc[['SMA 15', 'SMA 60', 'MSD 10', 'MSD 30', 'rsi']].iloc[:split]
y_train = dfc[['returns']].iloc[:split]
X_test = dfc[['SMA 15', 'SMA 60', 'MSD 10', 'MSD 30', 'rsi']].iloc[split:]
y_test = dfc[['returns']].iloc[split:]
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