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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。

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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2021/11/13 00:20

現在arimaを使って時系列データの予測をしようとしています。しかし、下のコードをやっても
画像のように予測が最初はできるのですが途中から直線になってしまいます。どうしたら良いのでしょうか?

python

pip install git+https://github.com/statsmodels/statsmodels.git import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import keras from sklearn.model_selection import train_test_split from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf testla_df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/stock/TSLA.csv") def preprocess(df): df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) df = df.set_index('Date') df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Adj Close', 'Volume'], axis=1, inplace=True) return df tesla_df = preprocess(testla_df) x = tesla_df.values train = x[:1000] test = x[1000: model = ARIMA(train, order=(3, 1, 1)) result = model.fit() predictions = result.forecast(steps=len(test)) plt.plot(predictions)

predictions

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