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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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生データの変換

前の章では、移動平均を計算しました。この演習では、直近のデータポイントが、直前のデータポイント群の平均に対してどれだけ変化したか（パーセント変化）を計算する関数を定義します。この関数を使うと、移動ウィンドウに対するパーセント変化を計算できます。

これは、Machine Learning で役立つことが多い、より安定した種類の時系列表現です。

Instruktioner

100 XP
  • 入力の時系列を受け取り、次を行う percent_change 関数を定義してください。
    • 入力系列の最後の値以外すべて（previous_values に代入）と、時系列の最後の値のみ（last_value に代入）を取り出します。
    • 最後の値とそれ以前の値の平均とのパーセント差を計算します。
  • ウィンドウ幅20のローリングでこの関数を prices に適用し、与えられたコードで可視化してください。