Prédiction des revenus avec Machine Learning
Table of Contents:
- Introduction
- Création d'un nouvel ordinateur
- Importation des bibliothèques
- Téléchargement des données
- Nettoyage des données
- Analyse de corrélation
- Machine Learning - Prédiction des revenus
- Conclusion
👉 Machine Learning - Prédiction des revenus
Dans cette section, nous allons utiliser des techniques de Machine Learning pour prédire les revenus futurs d'une entreprise. Nous créerons un modèle en utilisant les données historiques des états financiers d'Apple, puis nous l'utiliserons pour prédire les revenus pour le prochain trimestre.
Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires :
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
Ensuite, nous allons préparer nos données en divisant notre ensemble de données en variables indépendantes (X) et une variable dépendante (y). Dans notre cas, la variable dépendante sera le revenu. Nous utilisons le code suivant pour le faire :
X = df.drop(['review', 'review_predict'], axis=1)
y = df['review_predict']
Maintenant, nous allons diviser nos données en ensembles d'apprentissage et de test à l'Aide de la fonction train_test_split
:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
Maintenant que nos données sont prêtes, nous pouvons créer notre modèle de prédiction en utilisant un algorithme de forêt aléatoire. Voici comment nous le faisons :
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
Une fois que notre modèle est formé, nous pouvons l'utiliser pour faire des prédictions sur nos données de test :
y_pred = model.predict(X_test)
Enfin, nous évaluons les performances de notre modèle en utilisant le score R2 :
score = r2_score(y_test, y_pred)
print("Score R2 :", score)
Notre modèle a obtenu un score R2 d'environ 0,87, ce qui indique une bonne capacité de prédiction des revenus.
En conclusion, à l'aide d'algorithmes de Machine Learning, nous avons pu créer un modèle qui prédit les revenus futurs d'une entreprise en fonction de ses états financiers passés. Cela peut être utile pour les investisseurs et les analystes financiers pour prendre des décisions éclairées. Il est important de noter que les prédictions ne sont pas toujours exactes et doivent être utilisées avec prudence.
FAQ:
Q: Quels sont les avantages de l'utilisation du Machine Learning pour prédire les revenus d'une entreprise?
A: L'utilisation du Machine Learning permet de prendre en compte de multiples variables et de détecter des schémas complexes, ce qui peut conduire à des prédictions plus précises des revenus d'une entreprise.
Q: Quels sont les inconvénients potentiels de l'utilisation du Machine Learning pour prédire les revenus d'une entreprise?
A: Les prédictions basées sur le Machine Learning dépendent des données historiques disponibles et peuvent ne pas tenir compte de facteurs externes imprévus qui pourraient avoir un impact sur les revenus futurs.
Q: Quelles autres informations peuvent être prédites à l'aide du Machine Learning dans le domaine financier?
A: Le Machine Learning peut être utilisé pour prédire les tendances du marché, les performances des actions, les préférences des clients, etc.
Ressources: