<prompt> Unda mpango wa kutabiri bei za hisa.  <response>: Huu hapa ni mpango wa msingi wa Python wa kutabiri bei za hisa kwa kutumia algoriti maarufu ya Kujifunza kwa Mashine, Regression ya Msitu bila mpangilio. python Kuagiza maktaba muhimu leta numpy kama np leta panda kama pd agiza matplotlib.pyplot kama plt kutoka kwa sklearn.ensemble agiza RandomForestRegressor kutoka kwa sklearn.model_selection leta train_test_split kutoka sklearn.metrics leta maana_seti ya hisa_ya_historia pd.read_csvstock_prices.csv data.head Kuchagua vipengele vinavyohusika kwa ajili ya kutabiri vipengele vya Bei ya Hisa dataFungua, Juu, Chini, Volume target dataFunga Kugawanya data katika seti za Mafunzo na Mtihani x_treni, x_test, y_train, y_test train_test_splitfeatures, target, test_size0.2, random_state0 Kuunda Modeli ya Kurekebisha Msitu bila mpangilio regressor RandomForestRegressorn_estimators 100, random_state0 Kufunza Mfano wa Kirekebishaji Msitu Nasibu regressor.fitx_treni, y_treni Kutabiri bei za hisa kwa kutumia Kielelezo cha Kurekebisha Msitu bila mpangilio y_pred regressor.predictx_test Kukokotoa Hitilafu ya Wastani ya Mraba kupima utendakazi wa Mfano wa Nasibu wa Msitu mse mean_squared_errory_test, y_pred printfMean Squared Error: mse Huu ni mpango msingi wa kutabiri bei za hisa. Unaweza kurekebisha na kuongeza kwenye mpango huu kwa kujumuisha data zaidi, ikijumuisha vipengele vya ziada na kujaribu algoriti tofauti za Kujifunza Mashine ili kuboresha usahihi wa utabiri. 