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Pythonの機械学習のSVMについて

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munekoda

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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。

#coding: UTF-8
"""
たまに出るエラー(何回かやればできる)
pandas_datareader._utils.RemoteDataError: Unable to read URL
"""
import pandas_datareader as web
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn import svm
from sklearn import metrics

Date = np.array([2,5,6,7,8,9,12,13,14,15,16,20,21,22,23,26,27,28,29,30])
def Slc(f):
    a = np.array([])

    for n in range(2,3):
        x = f[0:n]
        time = Date[0:n]

        time = time.reshape(-1,1)
        x = x.reshape(-1,1)


        clf = linear_model.LinearRegression()
        clf.fit(time,x)
        if n == 2:
            a = np.append(a,clf.coef_)
            a = np.append(a,clf.coef_)

        a = np.append(a,clf.coef_)

    for n in range(3,20):
        x = f[n-3:n]
        time = Date[n-3:n]
        time = time.reshape(-1,1)
        x = x.reshape(-1,1)
        clf = linear_model.LinearRegression()
        clf.fit(time,x)
        a = np.append(a,clf.coef_)
    b = np.array([])
    for n in range(0,19):
        if f[n] <= f[n+1]:
            b = np.append(b,1)
        else:
            b = np.append(b,0)
    b = np.append(b,0)

    return a,b









start = datetime.datetime(2015,1,1)
end = datetime.datetime(2015,1,31)

c = web.DataReader('SNE','yahoo',start,end)
f = c['Close']
f = f.as_matrix()

a,b = Slc(f)
d = []
e = np.empty((0,2), float)
for nm in range(0,20):
    d = [f[nm],a[nm]]
    e = np.append(e,np.array([d]),axis = 0)


print(e)
clf = svm.SVC(gamma = 0.01, C = 100)
clf.fit(e,b)

d = np.array([23.33,-0.084999])
#d = np.array([2.21700000e+01,1.87857143e-01])
d = d.reshape(-1,1)

predicted = clf.predict(e)

print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
      % (clf, metrics.classification_report(b, predicted)))


print(b)
print (predicted)
#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 18:50

    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?

    キャンセル

  • ozwk

    2017/08/22 08:35 編集

    模擬データ作って学習してみてください

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

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。

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