Basit bir regresyon modeli eğitme
Şimdi daha fazla sayıda şirkete bakacağız. Birçok şirket için geçmiş fiyat değerlerimiz olduğunu hatırla. Bir test şirketinin değerini tahmin etmek için birkaç şirketin verilerini kullanalım. Apple hisse senedi fiyatını, NVidia, Ebay ve Yahoo değerlerini kullanarak tahmin etmeye çalışacaksın. Bunların her biri all_prices DataFrame'inde bir sütun olarak saklanıyor. Aşağıda şirket adından sütun adına eşleme yer alıyor:
ebay: "EBAY"
nvidia: "NVDA"
yahoo: "YHOO"
apple: "AAPL"
Modelimizde girdi/çıktı dizilerini tanımlamak için bu sütunları kullanacağız.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Verileri için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Verilen sütun adlarını kullanarak
Xveydizilerini oluştur. - Girdi değerleri "ebay", "nvidia" ve "yahoo" şirketlerinden olmalı
- Çıktı değerleri "apple" şirketinden olmalı
- Veriyi kullanarak modeli çapraz doğrulama ile eğit ve puanla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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)