株価の予測をやってみた

モジュール読み込み

今回Aidemyの成果物として〜〜〜〜
以下のコードは、モジュールの読み込みを行なっていただきます。

#モジュールの読み込み
from __future__ import print_function

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import keras
from keras.datasets import fashion_mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.optimizers import Adam

データの読み込み・前処理

以下のコードでは、ワインデータの読み込みとモデルへ投入できるようにデータ前処理をしています。

#CSVファイルの読み込み
wine_data_set = pd.read_csv("winequality-red.csv",sep=";",header=0)

#説明変数(ワインに含まれる成分)
x = DataFrame(wine_data_set.drop("quality",axis=1))

#目的変数(各ワインの品質を10段階評価したもの)
y = DataFrame(wine_data_set["quality"])

#説明変数・目的変数をそれぞれ訓練データ・テストデータに分割
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.05)


#データの整形
x_train = x_train.astype(np.float)
x_test = x_test.astype(np.float)

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,10)