모델링(2)
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[케라스] 주식가격 예측하기(2) 파이썬 코드
데이터 코드 # Open, High, Low , Volume으로 Close 가격 예측하기 xdata=data[["Open","High","Low","Volume"]] ydata=pd.DataFrame(data["Close"]) # 데이터 표준화 from sklearn.preprocessing import StandardScaler xdata_ss=StandardScaler().fit_transform(xdata) ydata_ss=StandardScaler().fit_transform(ydata) print(xdata_ss.shape , ydata_ss.shape) >>>(732, 4) (732, 1) # 트레이닝 테스트 데이터 분리 xtrain=xdata_ss[220:,:] xtest=xdata_ss[:..
2020.04.18 -
[케라스] Keras 모델 생성 기본 구조
케라스 모델 생성 기본 구조 1. 데이터 셋 생성 훈련을 위한 데이터 검증을 위한 데이터 테스트를 위한 데이터 2. 모델 구성 시퀀스 모델 생성한 다음 레이어를 추가( 간단한 모델 ) 복잡한 모델은 케라스 함수API를 사용. 3. 모델 학습과정 설정 Cost 함수 정의, 최적화 방법 정의 Compile 함수 사용 4. 모델 학습 트레이닝 데이터로 모델 학습 Fit 함수 사용됌 5. 훈련 셋, 검증 셋의 COST 측정, 정확도 측정 6. 모델 평가 테스트 데이터셋으로 평가 Evaluate 함수가 사용됌 7. 모델 사용 입력 -> 모델 -> 출력 (예측 .. ) Predict 함수가 사용됌 코드 import tensorflow as tf from keras.datasets import mnist from k..
2020.04.17