Antrenarea unui model de regresie simplu
Acum vom analiza un număr mai mare de companii. Reamintește-ți că avem valori istorice ale prețurilor pentru multe companii. Hai să folosim datele de la mai multe companii pentru a prezice valoarea unei companii de test. Vei încerca să prezici prețul acțiunilor Apple folosind valorile NVidia, Ebay și Yahoo. Fiecare dintre acestea este stocată ca o coloană în DataFrame-ul all_prices. Mai jos găsești o mapare de la numele companiei la numele coloanei:
ebay: "EBAY"
nvidia: "NVDA"
yahoo: "YHOO"
apple: "AAPL"
Vom folosi aceste coloane pentru a defini array-urile de intrare și ieșire ale modelului.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează array-urile
Xșiyfolosind numele de coloane furnizate. - Valorile de intrare ar trebui să provină de la companiile "ebay", "nvidia" și "yahoo"
- Valorile de ieșire ar trebui să provină de la compania "apple"
- Folosește datele pentru a antrena și evalua modelul prin validare încrucișată.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)