Pythonで株価を機械学習モデルに投入して、グラフに表示してみる - Qiita

はじめに 最近の個人的なブームはブロックチェーン・仮想通貨です。 それに伴って（？）仮想通貨など考えるならば、株価を、機械学習で予測することのほうが良いのではないかと思い立った次第です。 とりあえず、データを集めて、それを機械学習のライブラリ（scikit-learnのSVM）に投入してモデルごとの結果を図示化を行いました。 厳密にいえば、今回のものは将来予測ではなく最適収斂モデルなので微妙に違うところもありますが。。 しかしこれは第一弾で、投入データを増やす、モデルをKeras,Tensorflow,chainerなどのやつにする、海外の文献をあさるなど今後に取りうる方針はいろいろありますが、まずはメモ書き残し用途です。 結果 ソースコード import csv import numpy as np from sklearn.svm import SVR import matplotli

[aflske]

ちょっと待てえええええ。これは色々やば過ぎる。fitした結果をプロットしてるだけで汎化性能うんぬん言っとるの？？？SVMが「現在知られている方法としては、最も優秀なパターン識別能力」ってどこの世界の話？？？