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株価予測モデル2 [選択科目(elective courses)]

以前紹介した様に、マシンラーニングのプロジェクトでは、アメリカの代表的な指数であるS&P500が次の日上がるか、下がるかを過去の色々な指数を元に予測するシステムを作っています。

今週は、フィードフォワードニューラルネットワークを使ったモデルを作りました。言語はPythonで、Googleが出しているライブラリであるTensorflowを処理では利用しました。一応3種類モデルを作りました。

1.入力層と出力層のみの2層モデル
2.隠れ層を1層含んだ3層モデル
3.隠れ層を2層含んだ4層モデル

テストデータに対しての正答率は1のモデルが60%程度、2,3は両方70%弱といった所です。
入力指数の種類、学習率、各層のユニット数を色々といじって、最適なパラメーターをこれから見つけていこうと考えています。

締め切りのプレゼン日まであと二週間しかないので、そろそろプレゼンやペーパーの構成も考え始めなくてはなりません。

今日はこのプロジェクトのグループミーティングに行って来ます。


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