Melatih model regresi sederhana
Sekarang kita akan melihat lebih banyak perusahaan. Ingat bahwa kita memiliki nilai harga historis untuk banyak perusahaan. Mari gunakan data dari beberapa perusahaan untuk memprediksi nilai sebuah perusahaan uji. Anda akan mencoba memprediksi nilai harga saham Apple dengan menggunakan nilai dari NVidia, Ebay, dan Yahoo. Masing-masing disimpan sebagai kolom dalam DataFrame all_prices. Berikut adalah pemetaan dari nama perusahaan ke nama kolom:
ebay: "EBAY"
nvidia: "NVDA"
yahoo: "YHOO"
apple: "AAPL"
Kita akan menggunakan kolom-kolom ini untuk mendefinisikan array masukan/keluaran pada model kita.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Machine Learning untuk Data Deret Waktu di Python
Instruksi latihan
- Buat array
Xdanydengan menggunakan nama kolom yang disediakan. - Nilai masukan harus berasal dari perusahaan "ebay", "nvidia", dan "yahoo"
- Nilai keluaran harus berasal dari perusahaan "apple"
- Gunakan data tersebut untuk melatih dan memberi skor pada model dengan validasi silang.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# Use stock symbols to extract training data
X = all_prices[[____]]
y = all_prices[[____]]
# Fit and score the model with cross-validation
scores = cross_val_score(Ridge(), ____, ____, cv=3)
print(scores)