mae(2)
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[케라스/텐서플로우] 주택가격 예측하기 코드
라이브러리 호출 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 케라스버전 데이터 불러오기 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from keras.datasets import boston_housing (trainData, trainTarget),(testData, testTarget) = boston_housing.load_data() print(trainData.shape) # (404, 13) print(trainTarget.shape)..
2020.04.23 -
[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