機械学習で株価を予測することに挑戦していきます。今回は世界の主要指数を説明変数に加え、精度を改善できるかを確認します。 関連記事 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測①～ 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測②：特徴量選択とデータの標準化、正規化～ 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測③：特徴量の重要度を可視化し、ワンホットエンコーディング、ビ […]
機械学習で株価を予測することに挑戦していきます。前回に引き続き、scikit-learnで過去の株価データと為替データを基に学習し、株価予測を行います。今回はワンホットエンコーディング（ダミー変数）とビニング、交互作用特徴量や多項式特徴量で特徴量表現を豊かにし、精度を改善できるかを確認していきます。 関連記事 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測①～ 機械学習で株価予測～scik […]
機械学習で株価を予測することに挑戦していきます。前回に引き続き、scikit-learnで過去の株価データを基に学習し、株価予測を行います。今回は特徴量選択とデータの標準化、正規化を実践します。 関連記事 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測①～ 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測③：特徴量の重要度を可視化し、ワンホットエンコーディング、ビニング、交互作用特徴 […]
機械学習で株価を予測することに挑戦していきます。今回はscikit-learnで過去の株価データを基に学習し、株価予測を行います。 関連記事 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測②：特徴量選択とデータの標準化、正規化～ 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測③：特徴量の重要度を可視化し、ワンホットエンコーディング、ビニング、交互作用特徴量、多項式特徴量を試す～ 機 […]
