IT - 코딩/AI, 예측모델13 DNN을 이용한 분류모델 (with python) import pandas as pd import math import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ALL_DATA_BY_USE = pd.read_csv("StockReturn.csv",encoding="euc-kr") ALL_DATA_BY_USE 먼저 이러한 데이터가 있는 주가데이터를 범주가 여러개로 분류하려고 한다면, use_columns = list(set(ALL_DATA_BY_USE.columns)- set(["date"])) print(use_columns) target = "target" 이처럼 사용할 컬럼이 타켓(target)컬럼을 제외하고 나머지 컬럼은 학습데이터로 사용한다. 그다음 더미변환을 해주려.. 2022. 8. 21. 시계열 분해 고장 예측 및 이상치 탐지 (네트워크 지능화를 위한 인공지능 해커톤) 시계열 데이터 이상징후 감지 데이터는 공개는 할 수 없지만 방식은 비슷할 겁니다. kt ip데이터를 받아와서 한 방식입니다. # def IQR_fun(df,col_1 = 'Server_sum', col_2 = 'Ss_Established'): def IQR_fun(df,col_1 = 'Server_sum'): # IQR 구하기 Q3 = df[col_1].quantile(0.75) Q1 = df[col_1].quantile(0.25) IQR = Q3 - Q1 IQR_Q3 = Q3 + IQR * 1.5 IQR_Q1 = Q1 - IQR * 1.5 df['target'] = 1 df['target'].loc[((IQR_Q1 df[col_1]))] = 0 # 이상치 데이터 IQR을 이용한 # Q3.. 2022. 5. 28. 이미지를 이용한 주가예측 (분류) (CNN) 1원장자 import yfinance import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader.data as web import datetime import matplotlib.pyplot as plt import mpl_finance import math import seaborn as sns # import set_matplotlib_hangul %matplotlib inline import tensorflow as tf import os import PIL import shutil df = yfinance.download('AAPL','2000-1-1','2020-1-1') # df = df.drop(['Volume'],1).drop(['Adj Clo.. 2022. 5. 16. 이전 1 2 다음
