利用机器学习进行比特币价格预测

我们都知道，机器学习正在统治当今世界。你可以用它来预测，机器学习可以帮你预测。无论是乳腺癌预测还是在线杂货店推荐，机器学习无处不在，并被许多小到大的公司使用。然而，这些预测并不是100%准确的。根据应用的算法不同，精度也不同。使用机器学习进行比特币价格预测的准确率可以达到67-70%。

摘要目的:

这个机器学习项目的目标是预测比特币的价格。比特币流行之后，被归类为资产。

想在机器学习上建立项目?：

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1.机器学习(职业建设课程)

2.利用机器学习进行欺诈检测

3.使用Python进行机器学习

4.使用ML推荐电影

5.使用ML进行手写数字识别

6.机器学习培训与实习

7.基于深度学习的脑肿瘤检测

概念:

• Python 3或以上的初级知识

• 机器学习的基本算法

硬件及软件规格:

• 您首选的操作系统。(对于Windows、Linux或Mac实例)

• 台式机或笔记本电脑(任何你喜欢的ML计算)

• 你最喜欢的文本编辑器(如notepad++或Notepad等)

• 在您的台式机或笔记本电脑中安装Python 3或以上版本。

实现:

• 安装Numpy, Keras。你也可以使用TensorFlow而不是Keras。

• 下载Jupyter笔记本。

如何安装Jupyter笔记本?

使用水蟒:

如果你想使用Anaconda下载Jupyter，你必须使用Anaconda发行版安装python和Jupyter。前往Anaconda 2019 Windows安装程序，你可以在那里找到下载链接。此安装包括Jupyter Notebook。

使用脉冲:

1. 如果你不想用蟒蛇，没问题。您可以使用PIP命令直接下载Jupyter Notebook。首先使用Python -m PIP install -upgrade PIP升级您的PIP命令
2. 打开命令提示符并输入python -m pip install jupyter
3. 收集数据和发射木星需要一段时间。安装完成后，输入Jupyter Notebook启动。

收集的数据集:

为了训练模型来预测比特币价格，我们需要训练数据。收集数据。数据可能会有一些差距。

读取CSV文件。代码如下所示。

data = read.csv(“. . /输入/ data.csv”)

删除您不会使用或不需要的行和列。

现在，将数据集分成两部分。一个是训练数据集，另一个是测试数据集。在这里，我们取了80%的数据集用于训练模型，其余20%用于测试集。

n_train_rows = int (dataset.shape[0] *。8)1

训练数据集=。我loc[:n_train_rows, :]

测试数据集。我loc[n_train_rows:, :]

这里我们使用的是LSTM算法，所以我们需要将数据组织成块。我们的数据每隔1分钟整理一次。我们将使用50个区块进行预测。

现在准备训练数据。

x_train = []

y_train = []

为我在范围(步骤,training_set_scaled.shape[0]步骤):

x_train。追加(training_set_scaled [i-steps:我:])

y_train。追加(training_set_scaled [i:])

X_train, y_train = np.array(X_train)， np.array(y_train)

打印(x_train.shape)

1. 创建一个名为prediction_days的变量。这将是一个数组。将此值设置为原始数据的最后30天。
2. 按照上面的代码，准备测试数据。
3. 现在绘制测试数据和训练数据的曲线图。
4. 现在测试模型的准确性。
5. 打印预测值和实际值。在接下来的30天里这样做。

结论

就是这样。您成功预测了比特币的价格。然而，使用这个算法会给你70%的准确预测。

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