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セリエの翌日の株価を予測しようとしていますが、モデルを「クエリ」する方法がわかりません。Pythonでの私のコードは次のとおりです。

# Define my period
d1 = datetime.datetime(2016,1,1)
d2 = datetime.datetime(2016,7,1)

# Get the data
df = web.DataReader("GOOG", 'yahoo', d1, d2)
# Calculate some indicators
df['20d_ma'] = pandas.rolling_mean(df['Adj Close'], window=20)
df['50d_ma'] = pandas.rolling_mean(df['Adj Close'], window=50)

# Create the model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.cross_validation import train_test_split

X = df[list(df.columns)[6:]] # Adj Close and indicators...
y = df['Adj Close']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train,y_train)

さて、私が必要としているのは、モデル ( model.predict(..¿?..) ) にクエリを実行して、「次の」日の株価を予測することです。

どうすればいいですか？

前もって感謝します！！！

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sklearn の一部である Predict() を使用できます。そして、「翌日」の X 値を計算します (独自のアルゴリズムでこれを定義する必要があります)。

sklearn ライブラリのソース コードから直接:

def predict(self, X):
        """Predict using the linear model
        Parameters
        ----------
        X : {array-like, sparse matrix}, shape = (n_samples, n_features)
            Samples.
        Returns
        -------
        C : array, shape = (n_samples,)
            Returns predicted values.
        """
        return self._decision_function(X)

    _center_data = staticmethod(center_data)
于 2016-07-09T19:17:20.893 に答える