주가를 scikit-learn으로 기계 학습해 보자 회귀편
1216 단어 회귀파이썬scikit-learn기계 학습
목적
과거 4일분을 참고로 닛케이 평균을 예측합니다.
주가 데이터 로드
마츠이 증권의 CSV에서 종가를 읽습니다. 여기는 동일합니다.
#coding: UTF-8
import pandas as pd
stock_data = pd.read_csv('stockchart_20180909.csv')
owarine = stock_data[['終値']]
분류편에서는 전날과의 차이/100을 결과로 했습니다만, 이번은 당일의 닛케이 평균을 결과로 합니다.
successive_data = []
answers = []
for i in range(4, count_s):
successive_data.append([owarine[i-4], owarine[i-3], owarine[i-2], owarine[i-1]])
answers.append(owarine[i] )
학습합니다.
reg = LinearRegression().fit(successive_data, answers)
이전과 마찬가지로 동일한 데이터로 테스트합니다.
predicted = reg.predict(successive_data)
요약
결과를 표시합니다.
계산값과 실제값의 오차를 그래프로 했습니다.
5% 이상의 오차가 나온 것은 7건이었습니다.
출처
Reference
이 문제에 관하여(주가를 scikit-learn으로 기계 학습해 보자 회귀편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/soshi8/items/4ed22872cf185ce421ea
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
마츠이 증권의 CSV에서 종가를 읽습니다. 여기는 동일합니다.
#coding: UTF-8
import pandas as pd
stock_data = pd.read_csv('stockchart_20180909.csv')
owarine = stock_data[['終値']]
분류편에서는 전날과의 차이/100을 결과로 했습니다만, 이번은 당일의 닛케이 평균을 결과로 합니다.
successive_data = []
answers = []
for i in range(4, count_s):
successive_data.append([owarine[i-4], owarine[i-3], owarine[i-2], owarine[i-1]])
answers.append(owarine[i] )
학습합니다.
reg = LinearRegression().fit(successive_data, answers)
이전과 마찬가지로 동일한 데이터로 테스트합니다.
predicted = reg.predict(successive_data)
요약
결과를 표시합니다.
계산값과 실제값의 오차를 그래프로 했습니다.
5% 이상의 오차가 나온 것은 7건이었습니다.
출처
Reference
이 문제에 관하여(주가를 scikit-learn으로 기계 학습해 보자 회귀편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/soshi8/items/4ed22872cf185ce421ea
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