機械学習による株価予測（LightGBM） - よっしーの私的空間
LightGBMを使用して株価予測をしていきたいと思います。ソースの全文は本記事の末尾に載せました。忙しい人は１．概要と末尾のソースで十分かもしれません。 １．概要 １．１．予測対象 １．２．説明変数 １．３．分析期間 １．４．予測結果 ２．株価データ等の取得 ① 取得先サイトの指定（pandas-datareader第2引数） ② 取得銘柄の指定（pandas-datareader第1引数） ３．データの前処理 ３．１．StooqとFREDから取得したデータを結合して、欠損値を補完する ３．２．目的変数データの作成 ３．３．説明変数データの作成 ３．４．訓練用データと試験データを分割 ３．５．Numpyに変換し説明変数と目的変数に分割する ４．LightGBMの実装と学習実施 ５．テストデータによる予測 ５．予測結果の表示 ５．１．予測結果の取りまとめ ５．２．予測結果の混合行列（Con
