전체 글40 시계열 예측 모델 _ LSTM 환율 예측 차익거래 논문을 쓰기 위해 환율을 3가지로 나누어 비교했었다. 실질적 환율인 비공식환율, 그리고 그냥 일반 우리가 아는 국가가정해주는 공식환율, 그리고 마지막 LSTM으로 예측하는 환율. 본 글에서는 LSTM으로 환율을 예측하는 코드를 짜보려고 한다. # 사용할 모든 파일 리스트로 읽어오기 import os import numpy as np import pandas as pd os_file_list = os.listdir('C:/Users/Happy/Desktop/논문용/krwusdtdata/전처리된파일') read_path = "C:\\Users\\Happy\\Desktop\\논문용\\krwusdtdata\\전처리된파일\\" # 딕셔너리 안에 모든 데이터 프레임 저장 All_data = {} for f.. 2023. 10. 24. 머신러닝 예측모델 선정하기 (인공지능 코테 예제)Adult Census Income Tutorial Adult Census Income Tutorial¶ age: 나이 workclass: 고용 형태 fnlwgt: 사람의 대표성을 나타내는 가중치(final weight) education: 교육 수준 education.num: 교육 수준 수치 marital.status: 결혼 상태 occupation: 업종 relationship: 가족 관계 race: 인종 sex: 성별 capital.gain: 양도 소득 capital.loss: 양도 손실 hours.per.week: 주당 근무 시간 native.country: 국적 income: 수익 (예측해야 하는 값) 채점기준은 정밀도로 판단하며 답안 제출은 확률로 하시오. path = r"C:\Users\Happy\Desktop\AI_project\자격증_빅분.. 2023. 10. 23. [데이콘]데이크루 6 _ 신용카드 연체 예측 신용카드 사용은 현대 사회의 필수적인 결제 수단이다. 그러나 연체와 같은 신용 위험이 증가하고 있다. 연체를 미리 예측하는 것은 중요하며, 그 문제를 머신러닝을 활용해 해결하는 방법을 초보자를 위해 설명합니다. 신용 카드 연체 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법을 학습하는 것이 목표입니다. 학습 과정은 데이터 전처리, 모델 선택 및 학습, 모델 성능 평가, 모델 최적화로 구성됩니다. 모델 성능 향상을 위해 사용한 방법은 1. 파생변수 생성 2. 데이터 스케일링 3. 하이퍼파라미터 튜닝 4. 다중공선성 처리 5. 추가 데이터 확보 6. 앙상블 이렇게 6가지 방법들이 되겠고, import numpy as np # 전처리 라이브러리 임포트 # 파생변수 생성 및 주석 # 1. 파생변수 생성을 위해 음수값 양수로.. 2023. 9. 17. 전력 사용량 예측 전체 코드 # pip install koreanize_matplotlib # @ 한글 깨짐 방지 import math #math 모듈을 먼저 import해야 한다. import matplotlib.pyplot as plt import koreanize_matplotlib # import seaborn as sns # 데이터 프레임 모든 컬럼 그리기 # 함수명으로도 정의하기 def columns_plot(data): # y좌표 # col_list_plt = list(data.select_dtypes(exclude = "object").columns) col_list_plt = list(data.select_dtypes(include = ["float","int"]).columns) x_plt_n = 3 #.. 2023. 8. 7. 경제영어뉴스_자동요약(수정 중) !pip install selenium !pip install webdriver_manager !pip install --upgrade selenium !pip install chromedriver_autoinstaller import os import openai import time import datetime import requests from bs4 import BeautifulSoup import datetime as dt import sys # import tistoryAPI # import blogInfo # import papagoAPI # import papagoID import selenium from selenium import webdriver from selenium.webdri.. 2023. 7. 23. 옵션 전략을 위한 일봉 데이터 주봉으로 변환 _ for Option[파생상품 옵션](with python) 과거에 맹준성 대표님이자 BIT박사님 옵션 논문 데이터 관련 도와드리면서 작성했던 코드입니다. 정상작동은 하지만, 코드가 조금 너저분 할것 같습니다. 조금 옛날에 작성한 코드가 좀 부끄럽네요.. 일단 보여드리겠습니다. 먼저 해당 파일의 목적은 그 전주 목요일과 이번 주 목요일을 가지고 1개의 봉으로 만드는 과정입니다. 아래의 out_put 함수에서 start_dayofweek는 그 전 주 요일 중 시작일 end_dayofweek는 다음 주 요일 중 끝나는 요일입니다. import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta from tqdm import tqdm save_path = "C:\\Users\\Happy\\D.. 2023. 6. 23. chat GPT를 활용한 한국어 댓글 긍부정 판단 vs 공개 사전학습 모델 긍부정 판단 비교 (with python) import openai import time messages = [] out_put = [] err_list = [] openai.api_key = "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" # api 키는 https://platform.openai.com/overview 여기에서 발급받기 바랍니다 ###############보미 사전학습 모델 (시작) ################## import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification, AdamW from .. 2023. 6. 23. 어금스 2일 후기. 어서와 금융은 처음이지 라는 수업을 2일간 5시간씩 배우게 되었다 그중에 기억이 남고 기록하고자 하는 내용을 요약해 보았다. 금리와 채권 금리와 채권은 서로 상충관계에 있다. 금리가 오르면 채권 가격이 하락한다. 이에 대한 자세한 내용은 좀 더 공부해봐야 겠지만. 채권 가격은 금리랑 비슷하다. 그렇다면 비교적 안전자산인 국채를 사서 모아두었다가 금리가 인하하면 국채를 팔아서 현금화 하면 된다. 이 채권을 가지고 있어도 되지만 잘 생각 해야 한다. 은행은 물가 상승율보다 항상 거의 낮은 이자율을 제공한다. 당연히 우리는 현금을 들고 있거나 은행에 예/적금 시에 돈을 잃고 있다는 말과 같다. 사실상 투자를 하는 것이 현명하다. 특히나 돈이없는 사람들에게.. 부자아빠 가난한 아빠 라는 책을 쓴 로버트 기요사키.. 2023. 5. 22. 환전소 금액 1초마다 크로링 먼저 전체 코드와 아웃풋 그림입니다. from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import time import datetime import pandas as pd import telegram #pip install python-telegram-bot import requests import pprint import json def Telegramchat(text): telegram_token = '5106829469:AAGc-XqcK67mDADEuJERXFXgazI68dcO_x0' telegram_chat_id = '5257112430' bot = telegram.Bot(token = telegram_token) # text =.. 2023. 5. 22. AI spark 미세먼지 농도 예측 import pandas as pd import os os.getcwd() path = os.getcwd() # 주피터 노트북 파일 경로 os_file_list = os.listdir(path) # 내 경로 읽어서 파일 리스트 읽음 # print(os_file_list) # 경로에 있는 파일 리스트 os_file_list = ['META', 'TEST_AWS', 'TEST_INPUT','TRAIN','TRAIN_AWS'] All_data = {} # 모든 csv 파일 한번에 불러옴 for i in range(len(os_file_list)): print(os_file_list[i]) os_file_list_1 = os.listdir(path+"\\"+os_file_list[i]) import pandas.. 2023. 4. 30. 이전 1 2 3 4 다음
