学びたいこと : 正しい学習データの作成方法が知りたいです。
お世話になります。
tensorflowやkerasについて勉強してしています。基本な NNやDNN,他にCNN,RNNの理論など分かっています。
最も分かったのは、それらの実装方法のみです。
実装方法などが分かったのですが、肝心な訓練データやテストデータの作成方法がわかりません。
本で載っている訓練データやテストデータは殆どが画像の分類のデータが多く、画像以外のデータで分類がしたいのですが、そのデータの分類が上手く出来ないでいます。
単純にDNNで分類と評価ができるプログラムを書いたのですが、結果がいまいちです。訓練データが悪いのか、それとも学習率や隠れ層の設計が悪いのかが分かりません。
どうか、お助けください。
下記の画像は、2013年〜2015年の株価の1分足を30分足にし、train_X に0〜のデータを与えて、train_y には1〜のデータを与えました。
train_yはtrain_xの次の株価の価格が入っている事になります(株価データはOPEN,HIGH,LOW,CLOSEの順番となっている)。
補足
テストデータは訓練データと同様に2016年の株価データをtest_xとtest_yに格納しています。
本文では分類と言っていますが、分類ではなく株価の予測です。(失礼しました)
今回の質問ですが、今までに学んだDNNやCNN、RNNでどの様な値が出されるのが目的です。
なので単純に訓練データを与え、学習し、テストデータを与えた時にどうなるのかが知りたいです。
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