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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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機械学習 scikit-learn

id_nazonazo

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/01/13 22:18

編集2020/01/13 22:21

プログラミング初心者です。

以下サイトと同じようにscikit-learnで株価予測をやってみました。
https://toyo-interest.com/python/機械学習:sklearnで30日間の株価予測をやってみる/

それで出た結果は、高い正解率の検証結果です。
96%とかでたりしていいます。
でまぁ案の定、実際には予測は当たっていません。

それで、正解率云々よりも結果が変だったので、そこについての質問です。
添付画像のように、予測が数日前をコピペしたような結果になっています。
まるでただコピペして貼り付けているだけ、といった印象を受けるぐらいの変な結果です。何の計算もしていなくてただ貼り付けただけとも見えるほどの内容です。

なぜこのようなコピペ風の結果となるのでしょうか?
またscikit-rearn検証結果は96%とはどういう意味で正解としているのですか?

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なぜこのようなコピペ風の結果となるのでしょうか?

コピペ風の結果になる理由は学習に使われているモデルがふさわしくないからだと思います。
参照されているサイトでは線形回帰モデルというモデルが使われていました。

しかし、確率的に変動する株価などの時系列データは数学的にはマルチンゲールであるといわれています。
マルチンゲールというのは、ある時刻tまでのデータが観測されていると、その時刻以降のデータの予測の平均値が、最後に観測されているデータ(つまり時刻tの観測値)と一致するという性質です。

回帰による機械学習では、単にこの平均値を予測するだけなのです。
なので、学習の結果、モデルの予測結果は、モデルに入力した一番最後の株価データをそのまま返すだけになりやすく、与えられた株価データを横にずらしただけになりがちです。

scikit-rearn検証結果は96%とはどういう意味で正解としているのですか?

この数字は決定係数という数字で、回帰問題の学習結果を評価する際によく用いられます。
詳しい定義などはwikipediaに載っているので参考にどうぞ。

投稿2020/01/14 00:32

tkymtmt

総合スコア143

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id_nazonazo

2020/01/14 16:03

ご回答ありがとうございます。 私には少し理解困難な部分もありましたので、いくつかのキーワードを検索しながら読み解いてみようと思います。 書き込みありがとうございました。
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