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给一个完整的决策树预测3D和值大小的源代码，并加入决策树规则
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杨哥哥儿
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2025-06-18 21:11
本帖最后由 杨哥哥儿 于 2025-6-18 21:26 编辑
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该代码实现了完整的股票预测流程，包含数据获取、特征计算和决策树建模。核心决策规则通过export_text函数可视化输出，特征重要性通过柱状图展示。
典型决策规则可能包含"RSI<30且跨度增加则看涨"等逻辑。
代码说明：
使用pd.read_csv(r'3d_asc.txt')数据，计算5/10日均线、RSI等技术指标作为特征，决策树通过基尼系数选择最优分割点，最终输出可解释的和值大小的开出规则。
你就可以根据AI算出的规则去预测下和值的开出情况了。
规则结果如下：
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算法是借股票的算法来完成的，可以较好的帮助大家理解。
更新了跨度计算公式，=|百-十|+|百-个|+|十-个|，没有了复杂的判断语句，值是跨度的2倍，不影响使用。
