Huấn luyện một mô hình hồi quy đơn giản
Bây giờ chúng ta sẽ xem xét nhiều công ty hơn. Hãy nhớ rằng bạn có dữ liệu giá lịch sử cho nhiều công ty. Hãy dùng dữ liệu từ vài công ty để dự đoán giá của một công ty kiểm thử. Bạn sẽ cố gắng dự đoán giá cổ phiếu Apple dựa trên giá của NVidia, Ebay và Yahoo. Mỗi công ty này được lưu dưới dạng một cột trong DataFrame all_prices. Bên dưới là ánh xạ từ tên công ty sang tên cột:
ebay: "EBAY"
nvidia: "NVDA"
yahoo: "YHOO"
apple: "AAPL"
Chúng ta sẽ dùng các cột này để xác định mảng đầu vào/đầu ra cho mô hình.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo các mảng
Xvàybằng các tên cột đã cho. - Giá trị đầu vào lấy từ các công ty "ebay", "nvidia" và "yahoo"
- Giá trị đầu ra lấy từ công ty "apple"
- Dùng dữ liệu để huấn luyện và chấm điểm mô hình bằng cross-validation.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)