📈 机器学习线性回归数据集：股票价格分析

欢迎访问「股票价格」数据集页面！本数据集包含历史股票价格数据，适用于线性回归模型的训练与预测实践。📊

📦 数据集内容

• 数据范围：2010年至2023年每日股票收盘价
• 包含股票：
  • AAPL（苹果公司）
  • TSLA（特斯拉）
  • GOOGL（Alphabet）
  • MSFT（微软）
• 数据格式：CSV文件，包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段
• 数据规模：约5,000条记录

📊 数据应用示例

1. 趋势预测：通过时间序列分析预测未来股价走势
2. 特征工程：结合宏观经济指标（如利率、GDP）进行多变量建模
3. 模型评估：使用RMSE、MAE等指标验证线性回归效果

🔧 使用建议

• 建议配合机器学习基础教程学习数据预处理方法
• 可尝试用线性回归实战案例对比不同模型表现
• 注意：本数据集仅用于教学演示，实际投资需谨慎

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