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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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単回帰モデルをフィットする

ここでは、より多くの企業を対象に見ていきます。複数の企業について過去の株価データがあることを思い出してください。いくつかの企業のデータを使って、あるテスト企業の株価を予測してみましょう。Apple の株価を、NVidia、Ebay、Yahoo の値から予測します。これらはそれぞれ all_prices DataFrame の列として保存されています。企業名と列名の対応は次のとおりです。

ebay: "EBAY"
nvidia: "NVDA"
yahoo: "YHOO"
apple: "AAPL"

これらの列を使って、モデルの入力配列と出力配列を定義します。

Instruktioner

100 XP
  • 提示された列名を使って、X と y の配列を作成します。
  • 入力値は "ebay"、"nvidia"、"yahoo" の各社の列を使用します。
  • 出力値は "apple" の列を使用します。
  • データを用いて、クロスバリデーションでモデルを学習し、スコアを計算します。