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基于支持向量机的股票价格预测的中期报告 介绍： 本报告是基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型的股票价格预测的中期报告。支持向量机是一种经典的机器学习算法，具有较强的泛化能力和鲁棒性。本研究旨在探索支持向量机模型在股票价格预测中的应用效果，并探究其优化方法。 研究方法： 本研究采用了一些主要的股票指标来训练模型，如开盘价（Open）、收盘价（Close）、最高价（High）、最低价（Low）、成交量（Volume）、市值（Market Cap）等。 首先，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据缺失值处理和数据归一化等。随后，采用SVM模型进行训练，并使用交叉验证对模型进行评估和优化。最后，使用测试集进行模型评估和比较。 预期结果： 预计通过SVM模型，可以获得较为准确的股票价格预测结果。同时，使用比较优秀的优化方法可以进一步提高预测效果。为了对模型进行评估和优化，我们将使用准确率（Accuracy）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）、F1score、AUC（Area Under Curve）和混淆矩阵等指标。 结论： 本研究将探索使用支持向量机算法对股票价格进行预测的可行性和效果。通过对已公开的股票数据进行分析和训练，确定预测指标，并使用优化方法提高模型效果。最终，期望获得可靠、准确的预测结果，从而为股民提供更好的决策支持。