728x90 반응형 SMALL scaling4 [ANN] GRU으로 삼성전자 주가 예측 GRU으로 삼성전자 주가 예측 yahoo finance에서 데이터 다운로드 후 3일 (3MA), 5일 (5MA) 가격이평선 추가한다. import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Dropout # yahoo finance로부터 데이터 다운로드 raw_df = pd.read_csv('./000000.KS_3MA_5MA.csv') raw_df.head() plt.title('SAMSUNG ELECTRONIC STCOK.. 2022. 10. 21. [ANN] LSTM으로 삼성전자 주가 예측 LSTM으로 삼성전자 주가 예측 yahoo finance에서 데이터 다운로드 후 3일 (3MA), 5일 (5MA) 가격이평선 추가한다. import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout # yahoo finance로부터 데이터 다운로드 raw_df = pd.read_csv('./000000.KS_3MA_5MA.csv') raw_df.head() plt.title('SAMSUNG ELECTRONIC STC.. 2022. 10. 21. [Data Science] 결측치 처리 (2) 범주형 데이터 처리 원핫 인코딩 ➢ 범주형 데이터의 개수만큼 변수를 생성하여 해당 여부를 0 또는 1로 표현 df = pd.read_csv('Medical_dataset.csv') df.head() print(df.dtypes) age float64 sex object bmi float64 smoker object region object children int64 charges float64 dtype: object df_all_columns = pd.get_dummies(df) df_all_columns.head() # 특정 특징만 변경 gender = pd.get_dummies(df[['sex']]) gender.head() bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,101].. 2022. 9. 26. [Keras] 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (Batch Normalization) 배치 정규화 (batch normalization, BN)는 층으로 들어가는 입력값이 한쪽으로 쏠리거나 너무 퍼지거나 너무 좁아지지 않게 해주는 인공신경망 기법이다. 여러 입력값을 모은 배치에 대해, 각 층의 입력값의 평균과 표준편차를 다시 맞추어 주어, 입력값이 쏠리는 것을 막는다. BN은 주어진 데이터 세트의 평균 (shifting)과 분산 (scaling)을 특정 값으로 조정하는 것이다. 이것은 주어진 모델을 훈련하는 데 사용된 이전 입력 데이터에 따라 선택된다. 데이터 평균을 0, 표준편차를 1로 분포시킨다. 높은 학습율을 사용하여 빠른 속도로 학습하면서 overfitting을 줄이는 효과가 있다고 알려져 있다. tf.keras.layers.Ba.. 2022. 7. 31. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
