分類 株価予測: ロジスティック回帰とハイパーパラメータチューニングの活用
今回は、株の高値と初値の上昇が1%以上であったかを予測するために、ロジスティック回帰モデルとハイパーパラメータチューニングを利用する方法について話していきます。 1. データ準備と前処理 まず最初に、株価データを扱いやすい形に整える必要があ...
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分類 利用してみよう！ロジスティック回帰で株価の動きを予測
導入 こんにちは！Pythonとロジスティック回帰を使って株価の動きを予測する方法についての冒険です。具体的には、「最新の日の高値と始値が1％以上上昇したかどうか」を予測してみます。このブログ記事では、私たちが使用したコードと、そのプロセス...
回帰 Lasso回帰を使って株価予測に挑戦！
今日は、Lasso回帰を使った株価予測の面白い分析についてお話しします。データサイエンスが株式市場の謎を解き明かす鍵となるかもしれませんよ！ はじめに：Lasso回帰って何？ Lasso回帰は、線形回帰の一種で、特に「特徴量選択」に優れてい...
回帰 株価予測のためのRidge回帰分析
導入 今日は、Pythonと機械学習を駆使して、最新の日の株価の終値と初値の差を予測する方法についてお話ししましょう。このアプローチでは、Ridge回帰という強力な機械学習アルゴリズムを使用しています。まず、データの処理から始め、Ridge...
回帰 株式市場の未来を予測？線形回帰モデルで株価上昇率を見てみよう！
今日は、株価の動きを予測する一つの興味深い方法についてお話ししようと思います。それは、Pythonと線形回帰モデルを使って、株の終値と始値の差を推定する方法です。データサイエンスと株式投資の世界がどのように交差するか、見てみましょう！ デー...
回帰 株式市場の洞察：Pythonを使った二日間の価格変動の相関分析
今日は、株価の動きにおける興味深い相関を探る方法についてお話しします。私たちは、PythonとPandasライブラリを使用して、2024年1月25日と1月26日の株価データを読み込み、分析します。このデータを通じて、株式市場の微妙な動きを理...
分類 K-近傍法で株価予測！データ分析の一歩を踏み出してみた。
こんにちは、株式市場の未来を予測の第一歩を踏み出してみた。！ 株式市場って不確実で予測が難しいですよね。プロフェッショナルがいろいろとやっているので、そんな簡単にうまくいくわけないとは思っているものの機械学習の勉強を兼ねて、初めて見た。 今...