Quel est le meilleur algorithme de prédiction boursière ?

Les machines à vecteurs de support (SVM) excellent dans les espaces de grande dimension, où elles peuvent séparer efficacement les points de données en fonction de leurs caractéristiques. Les SVM sont connus pour leurs performances robustes dans des ensembles de données complexes.

Les réseaux de neurones représentent une classe puissante d'algorithmes capables de capturer des relations complexes et non linéaires au sein des données. Ils imitent le comportement des neurones biologiques, permettant ainsi une reconnaissance et une prédiction avancées des formes.

Les algorithmes les plus largement utilisés englobent plusieurs méthodologies clés.

Les arbres de décision se distinguent comme un outil précieux pour les tâches de classification et de régression. Ils permettent une ventilation systématique des données en branches gérables, conduisant à des décisions éclairées.

Les forêts aléatoires s'appuient sur les atouts des arbres de décision en combinant plusieurs modèles d'arbres. Cette approche d'ensemble améliore la précision prédictive et réduit le risque de surajustement.