基于Python和机器学习的股票价格预测项目及源码分享，附带数据集，适合机器学习课程设计或大作业使用。

简介：
本项目运用Python与机器学习技术进行股票价格预测，并提供完整源代码和相关数据集，适用于机器学习课程的设计或作为学生作业。 在进行Python数据分析时，由于股票价格受到众多因素的影响，通过K线数据预测未来的价格变化基本不可行。只有当天的数据之间还有一定的关联性，因此特征（feature）与目标变量（target）都选择的是同一天的数据。 为了加快数据处理速度，在开始分析之前就从MariaDB数据库中查询出所需数据，并将其保存为feather格式的文件，以便快速加载和使用这些数据。经过这样的预处理步骤后，不同股票的数据被分别存储在不同的文件中，并且列名保持了与数据库中的字段名称一致。 我选择了股票代码为sh600010的一只股票作为数据分析的主要来源。预测结果的趋势与实际收盘价的变化趋势较为接近，这表明线性回归模型能够在一定程度上解释收盘价与其选定特征之间的关系。