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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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Pythonの機械学習のSVMについて

munekoda

総合スコア23

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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2017/08/21 09:09

コードがごちゃごちゃしててすみません。質問内容は単純なのですが、SVMを作り訓練データを用いて予測したのですが、正答率が低く、すべての結果が1になってしまいます。なぜかわからないのでわかる方いたら教えてください。

コードを説明すると、Slc関数は、説明変数の一部であるaと、目的変数であるbをリターンしています。また、メインのeは説明変数のことで、bは教師用データのことです。

このコードでやりたいことは、株価をpandas_datareaderで1月分の終値、また、ある終値の前3つの値で作った回帰直線の相関係数を説明変数とし、ある終値の次の終値が上がるとき1か下がるとき0の目的変数をSVMで学習することです。
ちなみにDateは、pandas_datareaderでDateのとり方が分からなかったため自分で日付を入力しました。

Python

1#coding: UTF-8 2""" 3たまに出るエラー(何回かやればできる) 4pandas_datareader._utils.RemoteDataError: Unable to read URL 5""" 6import pandas_datareader as web 7import datetime 8import matplotlib.pyplot as plt 9import numpy as np 10from sklearn import linear_model 11from sklearn import svm 12from sklearn import metrics 13 14Date = np.array([2,5,6,7,8,9,12,13,14,15,16,20,21,22,23,26,27,28,29,30]) 15def Slc(f): 16 a = np.array([]) 17 18 for n in range(2,3): 19 x = f[0:n] 20 time = Date[0:n] 21 22 time = time.reshape(-1,1) 23 x = x.reshape(-1,1) 24 25 26 clf = linear_model.LinearRegression() 27 clf.fit(time,x) 28 if n == 2: 29 a = np.append(a,clf.coef_) 30 a = np.append(a,clf.coef_) 31 32 a = np.append(a,clf.coef_) 33 34 for n in range(3,20): 35 x = f[n-3:n] 36 time = Date[n-3:n] 37 time = time.reshape(-1,1) 38 x = x.reshape(-1,1) 39 clf = linear_model.LinearRegression() 40 clf.fit(time,x) 41 a = np.append(a,clf.coef_) 42 b = np.array([]) 43 for n in range(0,19): 44 if f[n] <= f[n+1]: 45 b = np.append(b,1) 46 else: 47 b = np.append(b,0) 48 b = np.append(b,0) 49 50 return a,b 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60start = datetime.datetime(2015,1,1) 61end = datetime.datetime(2015,1,31) 62 63c = web.DataReader('SNE','yahoo',start,end) 64f = c['Close'] 65f = f.as_matrix() 66 67a,b = Slc(f) 68d = [] 69e = np.empty((0,2), float) 70for nm in range(0,20): 71 d = [f[nm],a[nm]] 72 e = np.append(e,np.array([d]),axis = 0) 73 74 75print(e) 76clf = svm.SVC(gamma = 0.01, C = 100) 77clf.fit(e,b) 78 79d = np.array([23.33,-0.084999]) 80#d = np.array([2.21700000e+01,1.87857143e-01]) 81d = d.reshape(-1,1) 82 83predicted = clf.predict(e) 84 85print("Classification report for classifier %s:\n%s\n" 86 % (clf, metrics.classification_report(b, predicted))) 87 88 89print(b) 90print (predicted) 91#print(clf)
実行結果 precision recall f1-score support 0.0 0.00 0.00 0.00 9 1.0 0.55 1.00 0.71 11 avg / total 0.30 0.55 0.39 20 [ 0. 0. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0.] [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

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_Victorique__

2017/08/21 09:50

機械に聞いてくださいとしか。。学習の仕方もしくは学習モデルが悪いのではないでしょうか?
ozwk

2017/08/21 23:35 編集

模擬データ作って学習してみてください
guest

回答1

0

自己解決

いろいろ2日調べていたのですが、結論をいうとデータ数が少なかったためというのが理由っぽいです。お騒がせしました。

投稿2017/08/23 10:29

munekoda

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