<prompt> Tengeneza kanuni ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri utendaji wa siku zijazo wa soko la hisa.  <response>: Ili kuunda algoriti ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri utendaji wa siku za usoni wa soko la hisa, ni muhimu kufuata hatua hizi: 1. Kusanya na Uandae Data: Pata na usafishe data ya kihistoria ya hifadhi unayotaka kutabiri, ambayo kwa kawaida ina data kama vile bei ya ufunguzi, bei ya kufunga, bei ya juu, bei ya chini na kiasi cha biashara. 2. Chagua Vipengele: Chagua ni sehemu gani za data ungependa kutumia kama vipengele. Vipengele hivi vinaweza kujumuisha viashirio vya kiufundi kama vile Wastani wa Kusonga, Wastani wa Kusonga kwa Kielelezo, Kielezo cha Nguvu Husika na vingine. 3. Gawanya Data: Gawanya data yako katika seti mbili: moja kwa ajili ya kufunza modeli na nyingine kwa kuijaribu. Uwiano wa kawaida wa mgawanyiko ni 80 -20. 4. Chagua Algorithm: Chagua kanuni ya mashine ya kujifunza ili kutoa mafunzo kwa muundo wako. Baadhi ya algoriti zinazotumika sana katika utabiri wa soko la hisa ni Urejeshaji wa Mstari, Majirani wa K-Karibu Zaidi, Msitu wa Kawaida, na Mashine za Vekta za Usaidizi. 5. Fundisha Mfano: Zoeza algorithm yako kwa kutumia seti ya data ya mafunzo. Wakati wa mafunzo, algorithm hurekebisha vigezo vyake ili kupunguza makosa katika utabiri wake. 6. Tathmini Muundo: Jaribu muundo wako kwa kutumia seti ya data ya majaribio ili kuangalia utendakazi wake. Ili kufanya hivyo, unaweza kutumia vipimo vya tathmini kama vile Hitilafu ya Maana Kabisa, Hitilafu ya Maana ya Mraba, au R-mraba. 7. Fanya Utabiri: Tumia modeli yako kufanya ubashiri wa siku zijazo juu ya utendaji wa soko la hisa. Ni muhimu kutaja kwamba utabiri wa soko la hisa ni changamano na huathiriwa na mambo mengi, ikiwa ni pamoja na matukio ya kisiasa, kijamii na kiuchumi. Matokeo yake, hata algorithms za kisasa zaidi haziwezi kuthibitisha usahihi wa 100 katika utabiri wao. 